背景介绍

文本分类是一种常见的自然语言处理任务，其目标是根据输入文本的关键词进行分类。这种任务在互联网和企业数据分析中非常常见，可用于内容过滤、智能客服或推荐系统等场景。本项目通过实现一个基础的文本分类模型，展示了Python在文本挖掘和机器学习中的应用能力。

思路分析

本项目采用以下核心思路实现文本分类任务：

1. 数据准备与预处理
   • 使用TfidfVectorizer对输入文本进行词袋特征提取，将文本转化为向量形式。
   • 利用scikit-learn的train_test_split分拆训练集和测试集，确保模型训练的可靠性。
2. 模型选择与训练
   • 选用scikit-learn中的RandomForestClassifier作为分类器，该模型在处理不平衡数据时表现良好。
   • 通过训练模型，预测未标注文本的分类结果。
3. 本地环境运行
   • 项目独立运行，无需依赖外部文件或网络环境，确保开发者可以轻松部署和测试模型。

代码实现

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 本地环境环境变量配置
import os
import sys

# 数据准备
texts = ["科技公司...", "金融公司...", "互联网公司..."]
y = [1, 2, 3]  # 输出标签，1代表科技，2代表金融，3代表互联网  

# 构建向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(np.column_stack([texts[i] for i in range(len(texts))]))
y = y.astype(int)

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
test_text = "互联网公司..."
vectorized = vectorizer.transform([test_text])
predicted = model.predict(vectorized)

print("预测结果：", predicted)  

总结

本项目通过实现一个基础的文本分类模型，展示了Python在文本处理和机器学习中的实际应用。项目在本地环境中可以独立运行，方便开发者进行测试和部署。代码实现了数据准备、特征提取、模型训练和预测预测的完整流程，能够有效解决文本分类任务中的关键问题。

通过本项目的实现，开发者不仅可以掌握文本分类的基础知识，还能了解scikit-learn在机器学习中的核心功能，为后续的复杂任务开发打下坚实基础。