import numpy as np
"""
这个指南的目的是在一个实际任务上探索scikit-learn的主要工具，在二十个不同的主题上分析一个文本集合。
在这一节中，可以看到：
1、加载文本文件和类别
2、适合机器学习的特征向量提取
3、训练线性模型进行分类
4、使用网格搜索策略，找到一个很好的配置的特征提取组件和分类器
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1、Loading the 20 newsgroups dataset 加载20个新闻组数据集
为了获得更快的执行时间为第一个例子，我们将工作在部分数据集只有4个类别的数据集中：
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categories = ['alt.atheism', 'soc.religion.christian', 'comp.graphics', 'sci.med']
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
twenty_train = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories, shuffle=True, random_state=42)
print(twenty_train.target)
print(twenty_train.target_names) # 训练集中类别的名字，这里只有四个类别
print(len(twenty_train.data)) # 训练集中数据的长度
print(len(twenty_train.filenames)) # 训练集文件名长度
print('-----')
print("\n".join(twenty_train.data[0].split("\n")[:3]))
print('-----')
print(twenty_train.target_names[twenty_train.target[0]])
print('-----')
print(twenty_train.target[:10]) # 前十个的类别
print('-----')
for t in twenty_train.target[:10]:
print(twenty_train.target_names[t]) # 类别的名字
print('-----')
"""
2、Extracting features from text files 从文本文件中提取特征
为了在文本文件中使用机器学习算法，首先需要将文本内容转换为数值特征向量
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Bags of words 词袋
最直接的方式就是词袋表示法
1、为训练集的任何文档中的每个单词分配一个固定的整数ID（例如通过从字典到整型索引建立字典）
2、对于每个文档，计算每个词出现的次数，并存储到X[i,j]中。
词袋表示：n_features 是语料中不同单词的数量，这个数量通常大于100000.
如果 n_samples == 10000，存储X的数组就需要10000*10000*4byte=4GB,这么大的存储在今天的计算机上是不可能实现的。
幸运的是，X中的大多数值都是0，基于这种原因，我们说词袋是典型的高维稀疏数据集，我们可以只存储那些非0的特征向量。
scipy.sparse 矩阵就是这种数据结构，而scikit-learn内置了这种数据结构。
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"""
Tokenizing text with scikit-learn 使用scikit-learn标记文本
文本处理、分词、过滤停用词都在这些高级组件中，能够建立特征字典并将文档转换成特征向量。
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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # sklearn中的文本特征提取组件中，导入特征向量计数函数
count_vect = CountVectorizer() # 特征向量计数函数
X_train_counts = count_vect.fit_transform(twenty_train.data) # 对文本进行特征向量处理
print(X_train_counts) # 特征向量和特征标签
print(X_train_counts.shape) # 形状
print('-----')
"""
CountVectorizer支持计算单词或序列的N-grams，一旦合适，这个向量化就可以建立特征词典。
在整个训练预料中，词汇中的词汇索引值与其频率有关。
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print(count_vect.vocabulary_.get(u'algorithm'))
print('-----')
"""
From occurrences to frequencies 从事件到频率
计数是一个好的开始，但是也存在一个问题：较长的文本将会比较短的文本有很高的平均计数值，即使他们所表示的话题是一样的。
为了避免潜在的差异，它可以将文档中的每个单词出现的次数在文档的总字数的比例：这个新的特征叫做词频：tf
tf-idf:词频-逆文档频率
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from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer # sklearn中的文本特征提取组件中，导入词频统计函数
tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts) # 建立词频统计函数,注意这里idf=False
print(tf_transformer) # 输出函数属性 TfidfTransformer(norm=u'l2', smooth_idf=True, sublinear_tf=False, use_idf=False)
print('-----')
X_train_tf = tf_transformer.transform(X_train_counts) # 使用函数对文本文档进行tf-idf频率计算
print(X_train_tf)
print('-----')
print(X_train_tf.shape)
print('-----')
"""
在上面的例子中，使用fit()方法来构建基于数据的预测器，然后使用transform()方法来将计数矩阵用tf-idf表示。
这两个步骤可以通过跳过冗余处理，来更快的达到相同的最终结果。
这些可以通过使用fit_transform()方法来实现：
"""
tfidf_transformer = TfidfTransformer() # 这里使用的是tf-idf
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
print(X_train_tfidf)
print(X_train_tfidf.shape)
print('-----')
"""
Training a classifier 训练一个分类器
既然已经有了特征，就可以训练分类器来试图预测一个帖子的类别，先使用贝叶斯分类器，贝叶斯分类器提供了一个良好的基线来完成这个任务。
scikit-learn中包括这个分类器的许多变量，最适合进行单词计数的是多项式变量。
"""
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 使用sklearn中的贝叶斯分类器，并且加载贝叶斯分类器
# 中的MultinomialNB多项式函数
clf = MultinomialNB() # 加载多项式函数
x_clf = clf.fit(X_train_tfidf, twenty_train.target) # 构造基于数据的分类器
print(x_clf) # 分类器属性：MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True)
print('-----')
"""
为了预测输入的新的文档，我们需要使用与前面相同的特征提取链进行提取特征。
不同的是，在转换中，使用transform来代替fit_transform，因为训练集已经构造了分类器
"""
docs_new = ['God is love', 'OpenGL on the GPU is fast'] # 文档
X_new_counts = count_vect.transform(docs_new) # 构建文档计数
X_new_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_new_counts) # 构建文档tfidf
predicted = clf.predict(X_new_tfidf) # 预测文档
print(predicted) # 预测类别 [3 1]，一个属于3类，一个属于1类
for doc, category in zip(docs_new, predicted):
print('%r => %s' % (doc, twenty_train.target_names[category])) # 将文档和类别名字对应起来
print('-----')
"""
Building a pipeline 建立管道
为了使向量转换更加简单(vectorizer => transformer => classifier)，scikit-learn提供了pipeline类来表示为一个复合分类器
"""
from sklearn.pipeline import Pipeline
text_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer()), ('tfidf', TfidfTransformer()), ('clf', MultinomialNB())])
text_clf = text_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target)
print(text_clf) # 构造分类器，分类器的属性
predicted = text_clf.predict(docs_new) # 预测新文档
print(predicted) # 获取预测值
print('-----')
"""
分析总结：
1、加载数据集，主要是加载训练集，用于对数据进行训练
2、文本特征提取：
对文本进行计数统计 CountVectorizer
词频统计 TfidfTransformer （先计算tf,再计算tfidf）
3、训练分类器：
贝叶斯多项式训练器 MultinomialNB
4、预测文档：
通过构造的训练器进行构造分类器，来进行文档的预测
5、最简单的方式：
通过使用pipeline管道形式，来讲上述所有功能通过管道来一步实现，更加简单的就可以进行预测
"""
"""
Evaluation of the performance on the test set 测试集性能评价
评估模型的预测精度同样容易：
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import numpy as np
twenty_test = fetch_20newsgroups(subset='test', categories=categories, shuffle=True, random_state=42)
docs_test = twenty_test.data
predicted = text_clf.predict(docs_test)
print(np.mean(predicted == twenty_test.target)) # 预测的值和测试值的比例，mean就是比例函数
print('-----') # 精度已经为0.834886817577
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精度已经实现了83.4%，那么使用支持向量机(SVM)是否能够做的更好呢，支持向量机(SVM)被广泛认为是最好的文本分类算法之一。
尽管，SVM经常比贝叶斯要慢一些。
我们可以改变学习方式，使用管道来实现分类：
"""
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
text_clf = Pipeline(
[('vect', CountVectorizer()), ('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', SGDClassifier(loss='hinge', penalty='l2', alpha=1e-3, n_iter=5, random_state=42))])
# _ = text_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target) # 和下面一句的意思一样，一个杠，表示本身
text_clf = text_clf.fit(twenty_train.data, twenty_train.target)
predicted = text_clf.predict(docs_test)
print(np.mean(predicted == twenty_test.target)) # 精度 0.912782956059
print('-----')
"""
sklearn进一步提供了结果的更详细的性能分析工具：
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from sklearn import metrics
print(metrics.classification_report(twenty_test.target, predicted, target_names=twenty_test.target_names))
print(metrics.confusion_matrix(twenty_test.target, predicted))
。
和
使用最大似然法估计。
参数化，n是类别的数目（在文本分类中，表示词汇量的长度）
表示标签i出现的样本属于类别y的概率
。
表示标签i在样本集T中属于类别y的 数目
表示在所有标签中类别y出现的数目