文本挖掘的paper没找到统一的benchmark，只好自己跑程序，走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类（最好要所有类分类结果，全部或取部分特征无所谓）麻烦留言告知下现在的benchmark，万谢！
嗯，说正文。20newsgroups官网上给出了3个数据集，这里我们用最原始的20news-19997.tar.gz。



分为以下几个过程：

• 加载数据集
• 提feature
• 分类
  • Naive Bayes
  • KNN
  • SVM

• 聚类

说明： scipy官网 上有参考，但是看着有点乱，而且有bug。本文中我们分块来看。
Environment： Python 2.7 + Scipy （scikit-learn）
1.加载数据集
从20news-19997.tar.gz下载数据集，解压到scikit_learn_data文件夹下，加载数据，详见code注释。 [python] view plain copy

1. #firstextractthe20news_groupdatasetto/scikit_learn_data
2. fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups
3. #allcategories
4. #newsgroup_train=fetch_20newsgroups(subset='train')
5. #partcategories
6. categories=['comp.graphics',
7. 'comp.os.ms-windows.misc',
8. 'comp.sys.ibm.pc.hardware',
9. 'comp.sys.mac.hardware',
10. 'comp.windows.x'];
11. newsgroup_train=fetch_20newsgroups(subset='train',categories=categories);

可以检验是否load好了： [python] view plain copy

1. #printcategorynames
2. frompprintimportpprint
3. pprint(list(newsgroup_train.target_names))

结果： ['comp.graphics',
'comp.os.ms-windows.misc',
'comp.sys.ibm.pc.hardware',
'comp.sys.mac.hardware',
'comp.windows.x']







2. 提feature： 刚才load进来的newsgroup_train就是一篇篇document，我们要从中提取feature，即词频啊神马的，用fit_transform
Method 1. HashingVectorizer，规定feature个数
[python] view plain copy

1. #newsgroup_train.dataistheoriginaldocuments,butweneedtoextractthe
2. #featurevectorsinordertomodelthetextdata
3. fromsklearn.feature_extraction.textimportHashingVectorizer
4. vectorizer=HashingVectorizer(stop_words='english',non_negative=True,
5. n_features=10000)
6. fea_train=vectorizer.fit_transform(newsgroup_train.data)
7. fea_test=vectorizer.fit_transform(newsgroups_test.data);
10. #returnfeaturevector'fea_train'[n_samples,n_features]
11. print'Sizeoffea_train:'+repr(fea_train.shape)
12. print'Sizeoffea_train:'+repr(fea_test.shape)
13. #11314documents,130107vectorsforallcategories
14. print'Theaveragefeaturesparsityis{0:.3f}%'.format(
15. fea_train.nnz/float(fea_train.shape[0]*fea_train.shape[1])*100);

结果： Size of fea_train:(2936, 10000)
Size of fea_train:(1955, 10000)
The average feature sparsity is 1.002%
因为我们只取了10000个词，即10000维feature，稀疏度还不算低。而实际上用TfidfVectorizer统计可得到上万维的feature，我统计的全部样本是13w多维，就是一个相当稀疏的矩阵了。

************************************************************************************************************************** 上面代码注释说TF-IDF在train和test上提取的feature维度不同，那么怎么让它们相同呢？有两种方法：



Method 2.CountVectorizer+TfidfTransformer

让两个CountVectorizer共享vocabulary： [python] view plain copy

1. #----------------------------------------------------
2. #method1:CountVectorizer+TfidfTransformer
3. print'*************************\nCountVectorizer+TfidfTransformer\n*************************'
4. fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizer,TfidfTransformer
5. count_v1=CountVectorizer(stop_words='english',max_df=0.5);
6. counts_train=count_v1.fit_transform(newsgroup_train.data);
7. print"theshapeoftrainis"+repr(counts_train.shape)
9. count_v2=CountVectorizer(vocabulary=count_v1.vocabulary_);
10. counts_test=count_v2.fit_transform(newsgroups_test.data);
11. print"theshapeoftestis"+repr(counts_test.shape)
13. tfidftransformer=TfidfTransformer();
15. tfidf_train=tfidftransformer.fit(counts_train).transform(counts_train);
16. tfidf_test=tfidftransformer.fit(counts_test).transform(counts_test);

结果： ************************* CountVectorizer+TfidfTransformer
*************************
the shape of train is (2936, 66433)
the shape of test is (1955, 66433)




Method 3.TfidfVectorizer

让两个TfidfVectorizer共享vocabulary： [python] view plain copy

1. #method2:TfidfVectorizer
2. print'*************************\nTfidfVectorizer\n*************************'
3. fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer
4. tv=TfidfVectorizer(sublinear_tf=True,
5. max_df=0.5,
6. stop_words='english');
7. tfidf_train_2=tv.fit_transform(newsgroup_train.data);
8. tv2=TfidfVectorizer(vocabulary=tv.vocabulary_);
9. tfidf_test_2=tv2.fit_transform(newsgroups_test.data);
10. print"theshapeoftrainis"+repr(tfidf_train_2.shape)
11. print"theshapeoftestis"+repr(tfidf_test_2.shape)
12. analyze=tv.build_analyzer()
13. tv.get_feature_names()#statisticalfeatures/terms

结果： *************************
TfidfVectorizer
*************************
the shape of train is (2936, 66433)
the shape of test is (1955, 66433)
此外，还有sklearn里封装好的抓feature函数，fetch_20newsgroups_vectorized



Method 4.fetch_20newsgroups_vectorized
但是这种方法不能挑出几个类的feature，只能全部20个类的feature全部弄出来：
[python] view plain copy

1. print'*************************\nfetch_20newsgroups_vectorized\n*************************'
2. fromsklearn.datasetsimportfetch_20newsgroups_vectorized
3. tfidf_train_3=fetch_20newsgroups_vectorized(subset='train');
4. tfidf_test_3=fetch_20newsgroups_vectorized(subset='test');
5. print"theshapeoftrainis"+repr(tfidf_train_3.data.shape)
6. print"theshapeoftestis"+repr(tfidf_test_3.data.shape)

结果： *************************
fetch_20newsgroups_vectorized
*************************
the shape of train is (11314, 130107)
the shape of test is (7532, 130107)




3. 分类 3.1 Multinomial Naive Bayes Classifier 见代码&comment，不解释 [python] view plain copy

1. ######################################################
2. #MultinomialNaiveBayesClassifier
3. print'*************************\nNaiveBayes\n*************************'
4. fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB
5. fromsklearnimportmetrics
6. newsgroups_test=fetch_20newsgroups(subset='test',
7. categories=categories);
8. fea_test=vectorizer.fit_transform(newsgroups_test.data);
9. #createtheMultinomialNaiveBayesianClassifier
10. clf=MultinomialNB(alpha=0.01)
11. clf.fit(fea_train,newsgroup_train.target);
12. pred=clf.predict(fea_test);
13. calculate_result(newsgroups_test.target,pred);
14. #noticeherewecanseethatf1_scoreisnotequalto2*precision*recall/(precision+recall)
15. #becausethem_precisionandm_recallwegetisaveraged,however,metrics.f1_score()calculates
16. #weithedaverage,i.e.,takesintothenumberofeachclassintoconsideration.

注意我最后的3行注释，为什么f1≠2*（准确率*召回率）/（准确率+召回率）
其中，函数calculate_result计算f1：


[python] view plain copy

1. defcalculate_result(actual,pred):
2. m_precision=metrics.precision_score(actual,pred);
3. m_recall=metrics.recall_score(actual,pred);
4. print'predictinfo:'
5. print'precision:{0:.3f}'.format(m_precision)
6. print'recall:{0:0.3f}'.format(m_recall);
7. print'f1-score:{0:.3f}'.format(metrics.f1_score(actual,pred));

3.2 KNN：

[python] view plain copy

1. ######################################################
2. #KNNClassifier
3. fromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifier
4. print'*************************\nKNN\n*************************'
5. knnclf=KNeighborsClassifier()#defaultwithk=5
6. knnclf.fit(fea_train,newsgroup_train.target)
7. pred=knnclf.predict(fea_test);
8. calculate_result(newsgroups_test.target,pred);

3.3 SVM:

[cpp] view plain copy

1. ######################################################
2. #SVMClassifier
3. fromsklearn.svmimportSVC
4. print'*************************\nSVM\n*************************'
5. svclf=SVC(kernel='linear')#defaultwith'rbf'
6. svclf.fit(fea_train,newsgroup_train.target)
7. pred=svclf.predict(fea_test);
8. calculate_result(newsgroups_test.target,pred);

结果：
*************************
Naive Bayes
*************************
predict info:
precision:0.764
recall:0.759
f1-score:0.760
*************************
KNN
*************************
predict info:
precision:0.642
recall:0.635
f1-score:0.636
*************************
SVM
*************************
predict info:
precision:0.777
recall:0.774
f1-score:0.774





4. 聚类

[cpp] view plain copy

1. ######################################################
2. #KMeansCluster
3. fromsklearn.clusterimportKMeans
4. print'*************************\nKMeans\n*************************'
5. pred=KMeans(n_clusters=5)
6. pred.fit(fea_test)
7. calculate_result(newsgroups_test.target,pred.labels_);

结果：

*************************
KMeans
*************************
predict info:
precision:0.264
recall:0.226
f1-score:0.213





本文全部代码下载：在此


貌似准确率好低……那我们用全部特征吧……结果如下：
【应用scikit-learn做文本分类】 *************************
Naive Bayes
*************************
predict info:
precision:0.771
recall:0.770
f1-score:0.769
*************************
KNN
*************************
predict info:
precision:0.652
recall:0.645
f1-score:0.645
*************************
SVM
*************************
predict info:
precision:0.819
recall:0.816
f1-score:0.816
*************************
KMeans
*************************
predict info:
precision:0.289
recall:0.313
f1-score:0.266

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