机器学习入门-分类器入门

餐厅评价分类

线性分类器

决策边界

训练分类器=学习权重

混淆矩阵

不同一应用中不同类型的错误的成本也会不同

模型需要学习多少数据

类别概率

总结

import graphlabproducts = graphlab.SFrame('amazon_baby.gl/')products.head()

构建词袋向量(添加一列)products['word_count'] = graphlab.text_analytics.count_words(products['review'])products.head()

探索流行商品products['name'].show()抽取特定数据giraffe_reviews = products[products['name'] == 'Vulli Sophie the Giraffe Teether']len(giraffe_reviews)giraffe_reviews['rating'].show(view='Categorical')

情感分析products['rating'].show(view='Categorical')利用评分来判断情感（3中性评价去掉，1，2是负面的，4，5是正面的）products = products[products['rating'] != 3]正面为1，负面为0products['sentiment'] = products['rating'] >= 4

训练情感分类器(交叉验证,训练)train_data,test_data = products.random_split(.8,seed=0)sentiment_model = graphlab.logistic_classifier.create(train_data,target='sentiment',features=['word_count'],validation_set=test_data)

评估情感模型(使用roc曲线测试集,auc是面积，面积越大，效果越好)sentiment_model.evaluate(test_data,metric='roc_curve')sentiment_model.show(view='Evaluation')

使用模型预测情感(输出概率倾向)giraffe_reviews['predicted_sentiment'] = sentiment_model.predict(giraffe_reviews,output_type='probability')基于预测情感降序排序，方便观察giraffe_reviews = griaffe_reviews.soft('predicted_sentiment',ascending=False)giraffe_review.head()查看评价giraffe_reviews[0]['review']giraffe_reviews[-1]['review']