机器学习之朴素贝叶斯（三）：哪些词汇经常出现、词云的制作

数据及代码下载：
https://github.com/w1449550206/Word-cloud-production-based-on-Naive-Bayes.git

#词云  词云中不要出现太多的词语
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba as jb
#文本中本来是没有特征                       词数统计
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

df_news = pd.read_table('./data/val.txt',header=None,names=['labels','title','url','content'])

df_news.info()

df_news.head().content

抽取数据

#进行分类的文本在content当中
contents = []
content = df_news.content
for line in content:
    arr = np.array(jb.lcut(line))
    new_arr = []
    #空文本
    if len(arr) > 0:
    #有没有空字符串，有可能 
        for a in arr:
            #把单个字过滤掉
            if len(a) > 1:
                new_arr.append(a)
        contents.append(new_arr)
contents = np.array(contents)

contents[:10]

#停用词就是常用的对数据分类没有帮助的词语，在每一种类型的文章中大概率都会出现
#/n C中  =\n
stopwords = pd.read_table('./data/stopwords.txt',sep='/n',header=None,names=['word'],encoding='utf8')

swList = stopwords.word.tolist()

content_clean = []
all_words = []
for line in contents:
    line_clean = []
    for word in line:
        #如果词语不在垃圾词库中，说明它是有用的特征
        if word not in swList:
            #分类
            line_clean.append(word)
            #用来做词云
            all_words.append(word)
    content_clean.append(line_clean)

#计算每种词语的出现次数 all_words   groupby().count()
df_all_words = pd.DataFrame({'all_words':all_words})

words_count = df_all_words.groupby('all_words').all_words.agg({"count":np.size})

#词语需要的是dict类型，不忍dataframe
#all_words 当作key  count 作为 value
word_dict = words_count.sort_values('count',ascending=False).iloc[:100].to_dict()['count']

w = words_count.sort_values('count',ascending=False).reset_index()
w_dict = {x[0]:x[1] for x in w.values}

准备词云库

from  wordcloud import WordCloud #pip install wordcloud -i https://pypi.douban.com/simple
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

• font_path 使用什么字体,字体的路径
• width 图片的宽度
• height 图片的高度
• min_font_size 最小字体的px
• max_font_size 最大字体的px
• background_color 图片的背景颜色
• mask 生产词云的背景轮廓图片

bg = np.array(Image.open('./data/bg.png'))

#进行实例化
wc_model = WordCloud(font_path='./data/simhei.ttf',max_font_size=180,mask=bg,mode='RGBA')

w=' '.join(word_dict.keys())

#把字典数据填入到模型当中
wc_model.fit_words(word_dict)

plt.figure(figsize=(12,8))
plt.imshow(wc_model)
plt.axis('off')
#用户画像喜欢用

LDA主题模型

from gensim import corpora,models,similarities #语料库，词袋模型
import gensim#pip install gensim -i https://pypi.douban.com/simple

content_clean[:2]

#语料字典
dictionary = corpora.Dictionary(content_clean)

#语料字典  -> 稀疏矩阵
corpus = [dictionary.doc2bow(x) for x in content_clean]

#词袋模型
#corpus  记录行中每个词语出现过了多少次，词语用索引代替了
#id2word  词语本身
#num_topics  类别的数量
lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus,id2word=dictionary,num_topics=10)

#输出主题  25000+
#查看第5个主题(类别)
#topn 显示的特征数量
lda.print_topic(5,topn=20)

lda.print_topics(num_topics=5,num_words=10)

分类

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,MultinomialNB,BernoulliNB
from sklearn.metrics import classification_report #分类类型评估

#获取特征
data = []

for i in range(len(content_clean)):
    data.append(' '.join(content_clean[i]))
data = np.array(data)

target = df_news.labels

#进行文本向量化
tfidf = TfidfVectorizer()
sparse_matrix = tfidf.fit_transform(data)

#获取特征
tfidf.get_feature_names()

# 是一种数据类型
sparse_matrix

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(sparse_matrix,target,test_size=1000)

GB = GaussaianNB().fit(X_train.toarray(),y_train)

GB.score(X_train.toarray(),y_train),GB.score(X_test.toarray(),y_test)

MNB = MultinomialNB().fit(X_train,y_train)

MNB.score(X_train,y_train),MNB.score(X_test,y_test)

target.unique()

BNB = BernoulliNB().fit(X_train,y_train)

BNB.score(X_train,y_train),BNB.score(X_test,y_test)