如何让朴素贝叶斯分类器工作？答案

【问题标题】：How to get naive Bayes classifier to work?如何让朴素贝叶斯分类器工作？
【发布时间】：2019-02-14 03:42:09
【问题描述】：

我尝试使用朴素贝叶斯分类器对我的样本语料库进行分类。样本语料如下（存储在myfile.csv中）：

"Text";"label"
“There be no significant perinephric collection";"label1”
“There be also fluid collection”;”label2”
“No discrete epidural collection or abscess be see";"label1”
“This be highly suggestive of epidural abscess”;”label2”
“No feature of spondylodiscitis be see”;”label1”
“At the level of l2 l3 there be loculated epidural fluid collection”;”label2”

分类器代码如下：

# libraries for dataset preparation, feature engineering, model training 
import pandas as pd
import csv
from sklearn import svm
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

#Data preparation
data = pd.read_csv(open('myfile.csv'), sep=';', quoting=csv.QUOTE_NONE)

# Creating Bag of Words
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(data)
print(X_train_counts.shape)

#From occurrences to frequencies
tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts)
X_train_tf = tf_transformer.transform(X_train_counts)
print(X_train_tf.shape)

tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
print(X_train_tfidf.shape)

#Training a classifier
clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, data['label'])

#Predicting with the classifier
docs_new = ['there is no spondylodiscitis', 'there is a large fluid collection']
X_new_counts = count_vect.transform(docs_new)
X_new_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_new_counts)
predicted = clf.predict(X_new_tfidf)
for doc, category in zip(docs_new, predicted): 
    print('%r => %s' % (doc, data['label']))

每当我尝试运行预测时，都会收到以下错误：

KeyError: 'label'

我哪里错了？

【问题讨论】：

我想你的意思是X_train_counts = count_vect.fit_transform(data['Text']) 而不是X_train_counts = count_vect.fit_transform(data)？我在此更改下运行了您的代码并且没有quoting=csv.QUOTE_NONE 并且我没有收到任何错误，实际上我得到label1 用于'there is no spondylodiscitis' 和label2 用于'there is a large fluid collection'
当我试图重现您的错误时，我手动创建了您的示例数据框，这就是为什么我没有包含 quoting=csv.QUOTE_NONE 部分。
没有 QUOTE_NONE 我不断收到错误消息：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data。 C 错误：字符串中的 EOF 从第 1 行开始
data.columns.values 的输出是什么？
我认为从 .csv 文件中删除所有引号并删除 quoting=csv.QUOTE_NONE，程序可以工作。但它仍然给了我错误的答案。您是如何获得正确标签的？

标签： python scikit-learn classification naivebayes

【解决方案1】：

看起来你的数据有引号，为什么你在那里指定了 QUOTE_NONE？

【讨论】：

这可能是正确的答案 - 使用 "label" 代替或打开引号可能会有所帮助。如果你说如何正确地做这个答案会更有帮助（否则它是一个评论）。例如。通过引用documentation
没有 QUOTE_NONE 我不断收到错误消息：pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data。 C 错误：字符串中的 EOF 从第 1 行开始

【解决方案2】：

如果您希望能够使用 data['label'] 访问 pandas 列，你的第一行应该是：

Text;label

不是这个：

"Text";"label"

这样你必须像这样索引你的标签 col ;

data['"label"']

看起来不太好

【讨论】：

【解决方案3】：

如有疑问，请在 REPL 或调试器中加载您的代码。观察... 中的任何内容与您的问题无关。

import pandas as pd
import csv
...

data = pd.read_csv(open('myfile.csv'), sep=';', quoting=csv.QUOTE_NONE)
import pdb; pdb.set_trace()
...

现在我们可以交互式地查询data 对象：

(Pdb) data.keys()
Index(['"Text"', '"label"'], dtype='object')
(Pdb) data['"label"']
0    "label1”
1    ”label2”
2    "label1”
3    ”label2”
4    ”label1”
5    ”label2”
Name: "label", dtype: object
(Pdb) data["label"]
*** KeyError: 'label'

请注意，密钥是 '"Test"' 和 '"label"'，而不是 "Test" 和 "label"。所以你不能做data["label"]，否则你会得到你所看到的KeyError。你必须说data['"label"']。

【讨论】：