foreword
My CSDN blog is "Do bionic programmers dream of electronic sheep", this article is written based on markdown, the platform and software are CSDN and Typora, and the storage address of the pictures in the article is CSDN, so some pictures may contain "CSDN@维红者计划会The watermark of "Dream of electric sheep" is my own originality, which is used for the daily work and major work of "Data Mining and Business Intelligence Decision-Making".
The content of this article is the content of Chapter 17, Neural Network.
For ease of reading, I have divided the content of the article into the following sections:
- basic knowledge
- Experimental content
- Extended research
- experience
Among them, the introduction of each section is as follows:
- basic knowledge
- Contains personal learning and understanding about the topic of this chapter, summarized knowledge points, and code and operation results worth recording.
- Experimental content
- This is the subject experiment part of this article, and it is also the experiment content sent by the teacher. After running successfully on the computer (jupyter notebook), it will be exported to markdown format.
- Among them, the main title is the subsection content of each chapter
- As shown in the figure above, the main title is PCA principal component analysis and code implementation, and the sub-title is the submodule in the file. The content under each main title is different from each other, that is to say, there will be cases where the same python library references are found under two main titles. To ensure the integrity of the code, it is reserved here.
- In order to show that the class work is indeed completed, the code is roughly the same as the code given by the teacher, but the markdown text part has added my own understanding. At the same time, because the data source is not necessarily the same, the running results and drawing are also different from the tutorial, but the experiment itself is correct and complete.
- In addition, some relevant cases sent by the teacher (the experiments not in the course center, but the cases sent to the course group, such as the case airline customer value analysis ) will also be attached to this part.
- Extended research
- This part is the expansion content that I tried outside the experiment of this subject, including code and knowledge points, and also has my own experiment
- experience
basic knowledge
Experimental content
Perceptron
# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['label'] = iris.target
df.columns = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label']
df.label.value_counts()
0 50
1 50
2 50
Name: label, dtype: int64
%matplotlib inline
plt.scatter(df[:50]['sepal length'], df[:50]['sepal width'], c='red', label='0')
plt.scatter(df[50:100]['sepal length'], df[50:100]['sepal width'], c='green', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend();
df.head()
| sepal length | sepal width | petal length | petal width | label | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | 0 |
| 1 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | 0 |
| 2 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | 0 |
| 3 | 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | 0 |
| 4 | 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | 0 |
data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])
X, y = data[:,:-1], data[:,-1]
y = np.array([1 if i == 1 else -1 for i in y])
print(X.shape, y.shape)
(100, 2) (100,)
# 定义参数初始化函数
def initialize_parameters(dim):
w = np.zeros(dim, dtype=np.float32)
b = 0.0
return w, b
# 定义sign符号函数
def sign(x, w, b):
return np.dot(x,w)+b
# 定义感知机训练函数
def train(X_train, y_train, learning_rate):
# 参数初始化
w, b = initialize_parameters(X_train.shape[1])
# 初始化误分类
is_wrong = False
while not is_wrong:
wrong_count = 0
for i in range(len(X_train)):
X = X_train[i]
y = y_train[i]
# 如果存在误分类点
# 更新参数
# 直到没有误分类点
if y * sign(X, w, b) <= 0:
w = w + learning_rate*np.dot(y, X)
b = b + learning_rate*y
wrong_count += 1
if wrong_count == 0:
is_wrong = True
print('There is no missclassification!')
# 保存更新后的参数
params = {
'w': w,
'b': b
}
return params
params = train(X, y, 0.01)
There is no missclassification!
params
{'w': array([ 0.79 , -1.007]), 'b': -1.2400000000000009}
x_points = np.linspace(4, 7, 10)
y_hat = -(params['w'][0]*x_points + params['b'])/params['w'][1]
plt.plot(x_points, y_hat)
plt.scatter(data[:50, 0], data[:50, 1], color='red', label='0')
plt.scatter(data[50:100, 0], data[50:100, 1], color='green', label='1')
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width')
plt.legend()
<matplotlib.legend.Legend at 0x1bd75213f10>
class Perceptron:
def __init__(self):
pass
def sign(self, x, w, b):
return np.dot(x, w) + b
def train(self, X_train, y_train, learning_rate):
# 参数初始化
w, b = self.initilize_with_zeros(X_train.shape[1])
# 初始化误分类
is_wrong = False
while not is_wrong:
wrong_count = 0
for i in range(len(X_train)):
X = X_train[i]
y = y_train[i]
# 如果存在误分类点
# 更新参数
# 直到没有误分类点
if y * self.sign(X, w, b) <= 0:
w = w + learning_rate*np.dot(y, X)
b = b + learning_rate*y
wrong_count += 1
if wrong_count == 0:
is_wrong = True
print('There is no missclassification!')
# 保存更新后的参数
params = {
'w': w,
'b': b
}
return params
Training and Testing with the Full Datasets
import numpy
# scipy.special for the sigmoid function expit()
import scipy.special
# library for plotting arrays
import matplotlib.pyplot
# ensure the plots are inside this notebook, not an external window
%matplotlib inline
# neural network class definition
class neuralNetwork:
# initialise the neural network
def __init__(self, inputnodes, hiddennodes, outputnodes, learningrate):
# set number of nodes in each input, hidden, output layer
self.inodes = inputnodes
self.hnodes = hiddennodes
self.onodes = outputnodes
# link weight matrices, wih and who
# weights inside the arrays are w_i_j, where link is from node i to node j in the next layer
# w11 w21
# w12 w22 etc
self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.inodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))
# learning rate
self.lr = learningrate
# activation function is the sigmoid function
self.activation_function = lambda x: scipy.special.expit(x)
pass
# train the neural network
def train(self, inputs_list, targets_list):
# convert inputs list to 2d array
inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T
targets = numpy.array(targets_list, ndmin=2).T
# calculate signals into hidden layer
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
# calculate the signals emerging from hidden layer
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# calculate signals into final output layer
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
# calculate the signals emerging from final output layer
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
# output layer error is the (target - actual)
output_errors = targets - final_outputs
# hidden layer error is the output_errors, split by weights, recombined at hidden nodes
hidden_errors = numpy.dot(self.who.T, output_errors)
# update the weights for the links between the hidden and output layers
self.who += self.lr * numpy.dot((output_errors * final_outputs * (1.0 - final_outputs)), numpy.transpose(hidden_outputs))
# update the weights for the links between the input and hidden layers
self.wih += self.lr * numpy.dot((hidden_errors * hidden_outputs * (1.0 - hidden_outputs)), numpy.transpose(inputs))
pass
# query the neural network
def query(self, inputs_list):
# convert inputs list to 2d array
inputs = numpy.array(inputs_list, ndmin=2).T
# calculate signals into hidden layer
hidden_inputs = numpy.dot(self.wih, inputs)
# calculate the signals emerging from hidden layer
hidden_outputs = self.activation_function(hidden_inputs)
# calculate signals into final output layer
final_inputs = numpy.dot(self.who, hidden_outputs)
# calculate the signals emerging from final output layer
final_outputs = self.activation_function(final_inputs)
return final_outputs
# number of input, hidden and output nodes
input_nodes = 784
hidden_nodes = 200
output_nodes = 10
# learning rate
learning_rate = 0.1
# create instance of neural network
n = neuralNetwork(input_nodes,hidden_nodes,output_nodes, learning_rate)
# load the mnist training data CSV file into a list
training_data_file = open("mnist_train.csv", 'r')
training_data_list = training_data_file.readlines()
training_data_file.close()
# train the neural network
# epochs is the number of times the training data set is used for training
epochs = 5
for e in range(epochs):
# go through all records in the training data set
for record in training_data_list:
# split the record by the ',' commas
all_values = record.split(',')
# scale and shift the inputs
inputs = (numpy.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
# create the target output values (all 0.01, except the desired label which is 0.99)
targets = numpy.zeros(output_nodes) + 0.01
# all_values[0] is the target label for this record
targets[int(all_values[0])] = 0.99
n.train(inputs, targets)
pass
pass
# load the mnist test data CSV file into a list
test_data_file = open("mnist_test.csv", 'r')
test_data_list = test_data_file.readlines()
test_data_file.close()
# test the neural network
# scorecard for how well the network performs, initially empty
scorecard = []
# go through all the records in the test data set
for record in test_data_list:
# split the record by the ',' commas
all_values = record.split(',')
# correct answer is first value
correct_label = int(all_values[0])
# scale and shift the inputs
inputs = (numpy.asfarray(all_values[1:]) / 255.0 * 0.99) + 0.01
# query the network
outputs = n.query(inputs)
# the index of the highest value corresponds to the label
label = numpy.argmax(outputs)
# append correct or incorrect to list
if (label == correct_label):
# network's answer matches correct answer, add 1 to scorecard
scorecard.append(1)
else:
# network's answer doesn't match correct answer, add 0 to scorecard
scorecard.append(0)
pass
pass
# calculate the performance score, the fraction of correct answers
scorecard_array = numpy.asarray(scorecard)
print ("performance = ", scorecard_array.sum() / scorecard_array.size)
performance = 0.9728
A first look at the neural network model of deep learning
1. Simple code implementation of neural network model
Neural Network Classification Model: MLPClassifier
X = [[1, 0], [5, 1], [6, 4], [4, 2], [3, 2]]
y = [0, 1, 1, 0, 0]
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
mlp =MLPClassifier()
mlp.fit(X, y)
D:\coder\randomnumbers\venv\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py:702: ConvergenceWarning: Stochastic Optimizer: Maximum iterations (200) reached and the optimization hasn't converged yet.
warnings.warn(
MLPClassifier()In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.
MLPClassifier()
y_pred = mlp.predict(X)
import pandas as pd
a = pd.DataFrame() # 创建一个空DataFrame
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y)
a
| Predictive value | actual value | |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
| 2 | 1 | 1 |
| 3 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 0 |
Supplementary Knowledge Points - Neural Network Regression Model: MLPRegressor
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
y = [1, 2, 3, 4, 5]
model = MLPRegressor(random_state=123) # 设置random_state随机状态参数，使得每次训练的模型都是一样的
model.fit(X, y)
print(model.predict([[5, 5]]))
[2.85598566]
2. Case Study - Sentiment Analysis of User Comments
2.1 Data reading, Chinese word segmentation, text vectorization
1. Data reading
import pandas as pd
df = pd.read_excel('产品评价.xlsx')
df.head()
| Customer Number | Comment | evaluate | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | It is an authentic iPhone8 XR, the button screen responds very quickly and is very flexible, the screen 6.0 is not too big, just right, this face... | 1 |
| 1 | 2 | Appearance: The exterior light is very beautiful, and the black one is very atmospheric. Suitable for men to own. Screen sound effect: I downloaded a QQ music trial just after booting up... | 1 |
| 2 | 3 | From Apple 4s, to 6s, and then to xr, I just like the feel and style of Apple, the video is smooth, the pictures are clear, and I have been entangled in which one to buy for a long time... | 1 |
| 3 | 4 | The main reason is that it feels too heavy. It is twice as heavy as the iPhone 6, and it is too thick. I like dual cards and dual standby. I just bought it and used it. The standby time is not bad.... | 1 |
| 4 | 5 | Appearance: The red color is super beautiful, and it was given to my mother. Screen sound effect: The sound effect is okay, nothing special, and the screen is quite comfortable to watch. Photograph... | 1 |
2. Chinese word segmentation
# jieba库分词示例
import jieba
word = jieba.cut('我爱北京天安门')
for i in word:
print(i)
Building prefix dict from the default dictionary ...
Dumping model to file cache C:\Users\83854\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 0.584 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
我
爱
北京
天安门
# 通过第2章讲的iloc获取数据表DataFrame第一行信息，0表示第一行
df.iloc[0]
客户编号 1
评论 是iPhone8 XR正品，按键屏幕反应蛮快的很灵活，屏幕6.0的不算很大，刚刚好，这款面容...
评价 1
Name: 0, dtype: object
# 为了循序渐进，这里先演示第一条评论的分词效果
import jieba
word = jieba.cut(df.iloc[0]['评论'])
result = ' '.join(word)
print(result)
是 iPhone8 XR 正品 ， 按键 屏幕 反应 蛮快 的 很 灵活 ， 屏幕 6.0 的 不算 很大 ， 刚刚 好 ， 这 款 面容 识别 开锁 比 指纹 方便 多 了 ， 内外 的 整体 看起来 很 美观 ， 整机 子 不算 是 很厚感 ， 像素 高 比较 清晰 ， 双卡 双待 ， 续航 强 ， 跟 8plus 差价 300 元 ， 还是 选 XR 款好 ， 性能 不错 ， 处理器 、 芯片 也 是 最新 一代
# 遍历整张表格，对所有评论进行分词
words = []
for i, row in df.iterrows():
word = jieba.cut(row['评论'])
result = ' '.join(word)
words.append(result)
words[0:3]
['是 iPhone8 XR 正品 ， 按键 屏幕 反应 蛮快 的 很 灵活 ， 屏幕 6.0 的 不算 很大 ， 刚刚 好 ， 这 款 面容 识别 开锁 比 指纹 方便 多 了 ， 内外 的 整体 看起来 很 美观 ， 整机 子 不算 是 很厚感 ， 像素 高 比较 清晰 ， 双卡 双待 ， 续航 强 ， 跟 8plus 差价 300 元 ， 还是 选 XR 款好 ， 性能 不错 ， 处理器 、 芯片 也 是 最新 一代',
'外形 外观 ： 外光 非常 漂亮 ， 黑色 的 非常 大气 。 适合 男士 拥有 。 屏幕 音效 ： 刚 开机 就 下载 了 一个 QQ 音乐 试 了 一下 。 音效 还是 非常 不错 的 。 拍照 效果 ： 拍照 很 清晰 ， 照亮 你 脸上 的 痘痘 。 运行 速度 ： 运行 速度 就 不用说 了 。 一个 字快 。 待机时间 ： 待机 很 不错 。 用 一段时间 再 来 评价 。 其他 特色 ： 个人感觉 比 Ｘ 好 。 可能 是因为 上手 的 手感 比较 好 吧 ， 总之 还是 值得 入手 的',
'从 苹果 4s ， 到 6s ， 再 到 xr ， 就是 喜欢 苹果 的 手感 和 风格 ， 视频 流畅 ， 图片 清晰 ， 纠结 了 好久 买 哪个 颜色 ， 白色 干净 ， 同事 买 的 黄色 ， 感觉 也 很 好看 ， 蓝色 ， 珊瑚 我 也 喜欢 ， 最终 还是 选择 比较 适合 女生 的 珊瑚 色 ， 实物 比 图片 更 漂亮 ， 超级 喜欢 ， 运行 速度 快 ， 全屏 显示 ， 体积小 了 ， 可 显示 区域 变得 了 ， 很棒 。']
# 如果对上面过程如果熟悉后，也可以直接写成如下的合并代码形式
words = []
for i, row in df.iterrows():
words.append(' '.join(jieba.cut(row['评论'])))
# # iterrows()函数相关知识点，不熟悉DataFrame数据表遍历的话，可以把下面的注释取消了，看看效果
# for i, row in df.iterrows():
# print(i)
# print(row)
3. Text vectorization
# 文本向量化CountVectorizer()函数的使用技巧：使用示例
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
test = ['手机 外观 漂亮', '手机 图片 清晰']
vect = CountVectorizer()
X = vect.fit_transform(test)
X = X.toarray()
words_bag = vect.vocabulary_
print(words_bag)
{'手机': 2, '外观': 1, '漂亮': 4, '图片': 0, '清晰': 3}
# 实际应用
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vect = CountVectorizer()
X = vect.fit_transform(words)
X = X.toarray()
print(X)
[[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
...
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]
[0 0 0 ... 0 0 0]]
words_bag = vect.vocabulary_
print(words_bag)
{'iphone8': 194, 'xr': 264, '正品': 2660, '按键': 2221, '屏幕': 1798, '反应': 1210, '蛮快': 3492, '灵活': 2843, '不算': 517, '很大': 1967, '刚刚': 1031, '面容': 3979, '识别': 3570, '开锁': 1915, '指纹': 2218, '方便': 2362, '内外': 941, '整体': 2341, '看起来': 3101, '美观': 3345, '整机': 2344, '很厚感': 1959, '像素': 862, '比较': 2704, '清晰': 2808, '双卡': 1201, '双待': 1203, '续航': 3301, '8plus': 143, '差价': 1823, '300': 50, '还是': 3758, '款好': 2655, '性能': 2040, '不错': 538, '处理器': 1460, '芯片': 3455, '最新': 2506, '一代': 290, '外形': 1471, '外观': 1473, '外光': 1468, '非常': 3972, '漂亮': 2832, '黑色': 4068, '大气': 1521, '适合': 3827, '男士': 2997, '拥有': 2207, '音效': 3985, '开机': 1910, '下载': 445, '一个': 280, 'qq': 234, '音乐': 3983, '一下': 276, '拍照': 2203, '效果': 2330, '照亮': 2863, '脸上': 3409, '痘痘': 3019, '运行': 3744, '速度': 3854, '不用说': 514, '字快': 1666, '待机时间': 1951, '待机': 1950, '一段时间': 354, '评价': 3566, '其他': 928, '特色': 2908, '个人感觉': 583, '可能': 1271, '是因为': 2449, '上手': 420, '手感': 2136, '总之': 2041, '值得': 841, '入手': 892, '苹果': 3464, '4s': 81, '6s': 127, '就是': 1782, '喜欢': 1367, '风格': 4013, '视频': 3537, '流畅': 2786, '图片': 1412, '纠结': 3260, '好久': 1611, '哪个': 1350, '颜色': 4011, '白色': 3029, '干净': 1862, '同事': 1292, '黄色': 4057, '感觉': 2091, '好看': 1639, '蓝色': 3483, '珊瑚': 2934, '最终': 2512, '选择': 3836, '女生': 1607, '实物': 1713, '超级': 3655, '全屏': 896, '显示': 2453, '体积小': 792, '区域': 1118, '变得': 1240, '很棒': 1975, '主要': 613, '太沉': 1562, '一倍': 296, '厚太多': 1173, '看中': 3080, '双卡双': 1202, '买回来': 639, '正经': 2668, '一天': 323, '摄像头': 2292, '可以': 1261, '挺快': 2230, '刘海': 1028, '适应': 3829, '更大': 2478, '便宜': 813, '京东': 675, '一八': 298, '降价': 3937, '红色': 3265, '妈妈': 1651, '什么': 704, '特别': 2901, '看着': 3098, '挺舒服': 2232, '界面': 3005, '舒服': 3432, '别的': 1046, '软件': 3698, '才能': 2152, '很快': 1973, '解锁': 3543, 'iphone': 189, '618': 112, '抢购': 2183, '划算': 1027, '不会': 456, '像安卓': 861, '那么': 3863, '容易': 1732, '功能': 1080, '强大': 1929, '不愧': 498, '品牌': 1338, '晒图': 2458, '供亲': 808, '欣赏': 2653, '五星': 668, '好评': 1641, '清晰度': 2809, '彩色': 1946, '各种': 1285, '技能': 2174, '色彩斑斓': 3443, '亮度': 677, '电池容量': 2986, '能力': 3398, '打游戏': 2161, '价格': 745, '优惠': 757, '而且': 3366, '12': 11, '免息': 890, '白票': 3028, '一样': 348, '个人': 582, 'a12': 147, '一如既往': 324, '杠杠': 2588, '现在': 2928, '手机': 2141, '一部分': 384, 'ios': 182, '稳定': 3180, '支持': 2309, '不用': 513, '两部': 577, '素质': 3256, '柔和': 2617, '刺眼': 1062, '目前': 3049, '最好': 2502, 'lcd': 201, '电池': 2985, '充满': 873, '电妥': 2980, '一整天': 339, '综合': 3305, '以上': 731, '不能': 524, '绝对': 3296, '市面上': 1841, '信价': 828, '最高': 2519, '打开': 2159, '一瞬间': 367, '没有': 2747, '想象': 2077, '小巧': 1768, '手中': 2129, '三星': 406, 's9': 243, '一加': 306, '搭配': 2288, '黑框': 4064, '有种': 2544, '笨笨': 3203, '亮屏': 676, '惊艳': 2066, '业界': 551, '除了': 3941, 'xs': 268, 'max': 212, '之外': 618, '任何': 750, '一家': 326, '来得': 2593, '自然': 3425, '系统': 3255, '丝滑': 555, '视网膜': 3533, '清屏': 2806, '一度': 332, '以为': 733, '这是': 3776, 'oled': 220, '色彩': 3442, '调教': 3601, '完美': 1695, '这块': 3773, '迄今为止': 3725, '方面': 2368, '确实': 3152, '缺陷': 3316, '鲜艳': 4053, '成为': 2103, '本村': 2569, '最靓': 2517, '有点': 2540, '细腻': 3271, '厚重': 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1235, '山里': 1808, '下回': 432, '统合': 3299, '应用程序': 1888, '无乐': 2371, '屋省': 1794, 'flagship': 170, '压着': 1170, '易断': 2431, '很筒': 1981, '清洁': 2811, '广告界': 1880, '齐备': 4073, '描写': 2270, '例如': 807, '苹果电脑': 3467, 'os': 223, '链条': 3907, '感觉得到': 2092, 'android': 155, '理解': 2938, '根刷': 2629, '下放': 436, '体质': 793, '好缘': 1640, '呼叫': 1331, '全体': 894, '说点': 3593, '还给': 3762, '已有': 1834, 'sim': 246, '之选': 622, '很合手': 1960, '典型': 937, '第二部': 3217, '适用': 3830, '睡觉': 3132, '屏险': 1803, '绑定': 3286, '请教': 3597, '原厂': 1182, '是非': 2450, '重手': 3891, '明亮': 2427, '实用性': 1717, '套壳': 1595, '6199': 113, '注重': 2777, '买错': 649, '上个月': 414, '2108': 39, '损坏': 2237, '一星': 342, '加入': 1084, '时降': 2426, '二线': 660, '城市': 1437, '没落': 2758, '恶心': 2057, '这一星': 3766, '十天': 1123, '报废': 2187, '我败': 2119, '运营商': 3743, '见识': 3527, '天降': 1540, '上班族': 425, '心在': 2004, '滴血': 2831, '亏了': 662, '六百': 916, '心好': 2005, '七天': 389, '恭喜': 2055, '杀熟': 2585, '闹心': 3924, '星配': 2438, '24': 41, '没动': 2733, '回头': 1388, '专门店': 549, '验货': 4029, '名副其实': 1299, '砖头': 3144, '厕所': 1171, '5699': 97, '客户': 1721, '哑巴': 1348, '说好': 3588, '双待纳': 1204, '忽悠': 2025, '两周': 567, '辣鸡': 3717, '老是': 3361, '刚过': 1037, '直降': 3056, '日子': 2405, '可真会': 1269, '倒霉': 840, '再也不会': 951, '暴力': 2472, '苹果公司': 3465, '藐视': 3485, '法律': 2771, '法庭': 2770, '自动开机': 3417, '没买时': 2727, '安卓好': 1680, '好卡': 1621, '正式版': 2665, '有没有': 2539, 'phone': 226, '卡里': 1161, '说明书': 3591, '套路': 1598, '卧槽': 1163, '秀得': 3169, '头皮发麻': 1584, '祝你们': 3164, '生意兴隆': 2946, '疑似': 3013, '过要': 3740, '糟心': 3253, '爱答不理': 2883, '口有': 1245, '七百': 392, '百分之': 3033, '兄弟': 867, '期降': 2559, '真棒': 3118, '一下子': 277, '鄙视': 3873, '幅度': 1861, '减价': 979, '极差': 2602, '促销': 817, '玩炉': 2923, '石掉': 3139, '诚意': 3579, '阳光': 3933, '围观': 1401, '九百': 628, '通不过': 3841, '略恶': 3012, '转换器': 3694, '赞扬': 3631, '店家': 1891, '撒谎': 2301, '耳机线': 3382, '圆头': 1414, '算了算': 3237, '太次': 1561, '5200': 90, '蜗牛': 3495, '最丑': 2489, '伤心': 772, '派件': 2782, '收件人': 2311, '活该': 2781, '买换': 642, '无忧': 2382, '玩意': 2920, '抵制': 2190, '美国': 3337, '八小时': 907, '耍猴': 3370, '搞错': 2285, '徐州': 1997, '安徽': 1685, '螺丝': 3498, '赠品': 3632, '送手': 3818, '毛用': 2707, '跳水': 3686, '一个样': 286, '6100': 111, '6400': 117, '亏大': 663, '搭理': 2286, '魔鬼': 4052, '挺厚': 2227, '狗屎': 2914, '第一批': 3208, '领券降': 4004, '骂人': 4026, '到期': 1056, '不续': 521, '玩游': 2921, '宝宝': 1703, '慎入': 2097, '别说': 1047, '莫非': 3476, '成水': 2107, '无力': 2373, '滑动': 2816, '石锤': 3141, '怎么办': 2032, '轻轻': 3710, '一碰': 368, '不怎么样': 495, '极其': 2600, '恶劣': 2056, '方式': 2366, '请问': 3598, '0022': 1, '3799': 60, '无货': 2398, '抢光': 2180, '欺诈': 2654, '4699': 70, '4399': 65, '动过手脚': 1101, '出事': 1000, '末路': 2563, '一万年': 273, '声音洪亮': 1454, '为数不多': 606, '方法': 2367, '厂商': 1166, '谈不上': 3603, '很坑': 1962, '含泪': 1316, '加钱': 1092, '被迫': 3514, '凉快': 977, '怎么回事': 2033, '近视': 3750, '摄单': 2293, '我能': 2116, '为奴': 604, '拒绝': 2205, '面前': 3978, '杠精': 2589, '手整': 2140, '新换': 2357, '一分': 301, '连个': 3799, '完跌': 1697, '星给': 2437, '知乎': 3135, '鸡卡': 4054, '看个': 3079, '没用到': 2753, '重启': 3888, '新买': 2353, '百分之四': 3039, '二月': 659, '稀烂': 3176, '维修': 3302, '能否': 3399, '文字游戏': 2348, '看清楚': 3095, '没见': 2759, '取卡针': 1231, '可说': 1273, '售后服务': 1355, '一生': 359, '你妹': 800, '一前': 305, '领券减': 4003, '800': 138, '傻子': 859, '凉凉': 976, '帮别人': 1855, '究竟': 3184, '跌成': 3674, '满满的': 2826, '没爱': 2751, '奇葩': 1588, '制度': 1059, '过期': 3735, '死活': 2675, '要花': 3525, '5k': 104, '服气': 2551, '气笑': 2714, '七月': 391, '一百多': 362, '对方': 1749, '常常': 1857, '完出': 1690, '损失': 2238, '6399': 115, '还价': 3754, '看脸': 3099, '千万': 1127, '乒乒乓乓': 625, '婆婆': 1660, 'luan': 208, '星是': 2435, '两条': 573, '热乎': 2858, '可真快': 1270, '等于': 3221, '大爷': 1523, '扯淡': 2167, '卡着': 1159, '石沉大海': 3140, '有够': 2530, '没送': 2765, '全是': 899, '昧着良心': 2439, '这货': 3785, '人人喊打': 687, '美帝': 3340, '红富士': 3262, '相册': 3060, '答非所问': 3228, '办实事': 1073, '一查': 347, '去年': 1192, '十一分': 1119, '太差': 1554, '阴阳': 3934, '没过': 2764, '真有': 3116, '别买': 1043, '以来': 740, '口气': 1246, '嚣张': 1374, '行为': 3501, '烂野': 2852, '天价': 1533, '需谨慎': 3963, '电话卡': 2994, '耳线': 3383, '锤子': 3909, '五一': 664, 'xr64': 267, '4780': 71, '劳资': 1105, '4980': 77, '找下': 2169, '国版': 1407, '费电': 3626, '好不好': 1610, '经销商': 3284, '图片吧': 1413, '有点儿': 2542, '突突': 3190, '山寨': 1807, '可真': 1268, '中招': 593, '天掉': 1537, '留心': 3009, '基于': 1438, '经历': 3278, '从此以后': 718, '过大': 3730, '多点': 1490, '一千块': 309, '好气': 1635, '绿线': 3306, '6499': 118, '功夫': 1076, '全年': 897, '信心': 834, '磕痕': 3158, '认栽': 3552, '买价': 636, '人理': 697, '时安卓': 2419, '买贵': 647, '4888': 75, '白白': 3027, '得京豆': 1998, '太少': 1553, '更少': 2480, '沉破': 2724, '1900': 31, '没意思': 2744, '基带': 1439, '因特尔': 1399, '堪忧': 1443, '请人': 3596, '多话': 1492, '太坑': 1545, '转眼': 3695, '维权': 3304, '竞争': 3197, '答复': 3227, '员乱': 1326, '私自': 3170, '处置': 1462, '差劲': 1826, '16': 23, '非得': 3975, '成个': 2102, '英特尔': 3463, '网巨慢': 3322, '废物': 1893, '差到': 1825, '货时': 3610, '伤透': 775, '仍然': 711, '重复': 3889, '老客户': 3360, '机器人': 2576, '负星': 3607, '贬值': 3617, '牛批': 2894, '原价': 1179, '七八天': 386, '网好': 3321, '五天': 666, '换货': 2252, '修要': 839, '寄过去': 1737, '挤压': 2224, '断触': 2351, '一来': 345, '假货': 844, '花样': 3457, '拆过': 2195, '真丑': 3106, '丑到': 541, '爆炸': 2873, '人用': 699, '有损': 2536, '烫手': 2857, '已换': 1833, '上门': 427, '取件': 1230, '纸箱装': 3269, '木有配': 2560, '内有': 947, '支付': 2308, '银行卡': 3906, '明明': 2429, '办理': 1075, '花屏': 3456, '返修': 3752, '真亏': 3107, '一号': 316, '对带': 1745, '市内': 1837, '第三天': 3210, '己经': 1832, '莫名': 3473, '伤感': 773, '安好': 1684, '这鸡': 3789, '跌价': 3673, '看吧': 3087, '星斗': 2434, '勿购': 1109, '无爱': 2388, '真牛': 3121, '刚开': 1034, '硬伤': 3149, '龟速': 4074, '真相': 3123, '退款': 3813, '字体': 1665, '一笔': 371, '吃枣': 1282, '药丸': 3471, '一千': 308, '最亏': 2492, '5300': 92, '机主': 2573, '回家': 1389, '途径': 3840, '太深': 1563, '会卡屏': 764, '附近': 3936, '首发': 4020, '前个': 1066, '一件': 291, '事换': 652, '脑仁疼': 3406, '降得': 3939, '心寒': 2006, '平衡': 1872, 'gps': 174, '变相': 1243, '故意': 2328, '期后': 2553, '立即': 3196, '送点': 3820, '经常性': 3280, '壹星': 1457, '撕过': 2303, '6099': 110, '苍蝇': 3459, '第十天': 3220, '花钱买': 3458, '报价': 2186, '第十六': 3219, '插孔': 2282, '故障': 2329, '反厂': 1208, '国行机': 1409, '露天': 3967, '路口': 3682, '便宜货': 814, '血亏': 3499, '父母': 2885, '塞塞': 1446, '一用券': 360, '没网': 2756, '纸有': 3268, '再换个': 953, '见过': 3528, '666666': 122, '填充': 1447, '玩儿': 2918, '摇一摇': 2296, '第八天': 3218, '五月': 669, '三号': 400, '四号': 1377, '二十块': 655, '吃一堑长一智': 1279, '国产机': 1405}
len(words_bag)
4075
import pandas as pd
# pd.set_option('display.max_columns', None) # 添加这行代码可以显示所有列，如果讲None改成500，则表示可最多显示500列
# pd.set_option('display.max_rows', None) # 添加这行代码可以显示所有行，如果讲None改成500，则表示可最多显示500行
pd.DataFrame(X).head()
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | ... | 4065 | 4066 | 4067 | 4068 | 4069 | 4070 | 4071 | 4072 | 4073 | 4074 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
5 rows × 4075 columns
4. Target variable extraction
y = df['评价']
y.head()
0 1
1 1
2 1
3 1
4 1
Name: 评价, dtype: int64
2.2 Construction and use of neural network model
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=1)
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
mlp =MLPClassifier() # 因为模型运行具有随机性，如果想让每次运行结果一致，可以设置random_state随机参数为任一数字，如MLPClassifier(random_state=123)
mlp.fit(X_train, y_train)
MLPClassifier()In a Jupyter environment, please rerun this cell to show the HTML representation or trust the notebook.
On GitHub, the HTML representation is unable to render, please try loading this page with nbviewer.org.
MLPClassifier()
y_pred = mlp.predict(X_test)
print(y_pred) # 因为模型运行具有随机性，所以这里得到的结果可能和书上的略有不同，如果想让每次运行结果一致，可以设置random_state随机参数为任一数字，如MLPClassifier(random_state=123)
[1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0
1 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1
1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1]
a = pd.DataFrame() # 创建一个空DataFrame
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y_test)
a.head()
| Predictive value | actual value | |
|---|---|---|
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | 1 |
| 3 | 1 | 1 |
| 4 | 0 | 0 |
# 获取预测准确度
from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred, y_test)
score
0.9814814814814815
# 通过模型自带的score()函数也可以获取预测准确度
mlp.score(X_test, y_test)
0.9814814814814815
# 自我体验
comment = input('请输入您对本商品的评价：')
comment = [' '.join(jieba.cut(comment))]
print(comment)
X_try = vect.transform(comment)
y_pred = mlp.predict(X_try.toarray())
print(y_pred)
请输入您对本商品的评价：敏感肌也能用
['敏感 肌 也 能 用']
[0]
# 朴素贝叶斯模型对比
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
nb_clf = GaussianNB()
nb_clf.fit(X_train,y_train)
y_pred = nb_clf.predict(X_test)
print(y_pred)
from sklearn.metrics import accuracy_score
score = accuracy_score(y_pred, y_test)
print(score)
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