目录

用户评论情感极性判别

一、数据准备

二、数据预处理

三、文本特征提取

四、将数据转换为DMatrix类型

五、构建XGBoost模型

1、XGBoost模型主要参数

（1）通用参数

（2）Booster参数

（3）学习目标参数

2、XGBoost模型

（1）基于XGBoost原生接口的分类

（2）基于Scikit-learn接口的分类

六、使用XGBoost做预测，并对模型进行评估

七、LightGBM文本分类

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用户评论情感极性判别

一、数据准备

训练集：data_train.csv ，样本数为82025，情感极性标签（0：负面、1：中性、2：正面）?

测试集：data_test.csv ，样本数为35157

评论数据主要包括：食品餐饮类，旅游住宿类，金融服务类，医疗服务类，物流快递类；部分数据如下：

二、数据预处理

主要进行中文分词和停用词过滤。

预处理后训练集：clean_train_data.csv

预处理后测试集：clean_test_data.csv

预处理后的部分数据如下：

数据集预处理部分代码如下：

import pandas as pd
import jieba
#去除停用词，返回去除停用词后的文本列表
def clean_stopwords(contents):
    contents_list=[]
    stopwords = {}.fromkeys([line.rstrip() for line in open('data/stopwords.txt', encoding="utf-8")]) #读取停用词表
    stopwords_list = set(stopwords)
    for row in contents:      #循环去除停用词
        words_list = jieba.lcut(row)
        words = [w for w in words_list if w not in stopwords_list]
        sentence=' '.join(words)   #去除停用词后组成新的句子
        contents_list.append(sentence)
    return contents_list
# 将清洗后的文本和标签写入.csv文件中
def after_clean2csv(contents, labels): #输入为文本列表和标签列表
    columns = ['contents', 'labels']
    save_file = pd.DataFrame(columns=columns, data=list(zip(contents, labels)))
    save_file.to_csv('data/clean_data_test.csv', index=False, encoding="utf-8")

if __name__ == '__main__':
    train_data = pd.read_csv('data/data_test.csv', sep='\t',
                             names=['ID', 'type', 'review', 'label']).astype(str)
    labels=[]
    for i in range(len(train_data['label'])):
        labels.append(train_data['label'][i])
    contents=clean_stopwords(train_data['review'])
    after_clean2csv(contents,labels)

三、文本特征提取

使用sklearn计算训练集的TF-IDF，并将训练集和测试集分别转换为TF-IDF权重矩阵，作为模型的输入。

# coding=utf-8
import pandas as pd
import xgboost as xgb
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split

if __name__ == '__main__':
    train_data = pd.read_csv('data/clean_data_train.csv', sep=',', names=['contents', 'labels']).astype(str)
    cw = lambda x: int(x)
    train_data['labels']=train_data['labels'].apply(cw)

    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data['contents'], train_data['labels'], test_size=0.1)

    # 将语料转化为词袋向量，根据词袋向量统计TF-IDF
    vectorizer = CountVectorizer(max_features=5000)
    tf_idf_transformer = TfidfTransformer()
    tf_idf = tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(x_train))
    x_train_weight = tf_idf.toarray()  # 训练集TF-IDF权重矩阵
    tf_idf = tf_idf_transformer.transform(vectorizer.transform(x_test))
    x_test_weight = tf_idf.toarray()  # 测试集TF-IDF权重矩阵

四、将数据转换为DMatrix类型

XGBoost?的二进制的缓存文件，加载的数据存储在对象?DMatrix?中。

    # 将数据转化为DMatrix类型
    dtrain = xgb.DMatrix(x_train_weight, label=y_train)
    dtest = xgb.DMatrix(x_test_weight, label=y_test)
    
    # 保存测试集数据，以便模型训练完成直接调用
    # dtest.save_binary('data/dtest.buffer')

五、构建XGBoost模型

XGBoost有两大类接口：XGBoost原生接口?和?scikit-learn接口?，并且XGBoost能够实现?分类?和?回归?两种任务。

1、XGBoost模型主要参数

XGBoost所有的参数分成了三类：通用参数：宏观函数控制；Booster参数：控制每一步的booster；目标参数：控制训练目标的表现。

（1）通用参数

• booster[默认gbtree]：gbtree：基于树的模型、gbliner：线性模型
• silent[默认0]：值为1时，静默模式开启，不会输出任何信息
• nthread[默认值为最大可能的线程数]：这个参数用来进行多线程控制，应当输入系统的核数。 如果你希望使用CPU全部的核，那就不要输入这个参数，算法会自动检测它

（2）Booster参数

这里只介绍tree booster，因为它的表现远远胜过linear booster，所以linear booster很少用到

• eta[默认0.3]：和GBM中的 learning rate 参数类似。 通过减少每一步的权重，可以提高模型的鲁棒性。常用的值为0.2, 0.3
• max_depth[默认6]：这个值为树的最大深度。max_depth越大，模型会学到更具体更局部的样本。常用的值为6
• gamma[默认0]：Gamma指定了节点分裂所需的最小损失函数下降值。 这个参数的值越大，算法越保守。这个参数的值和损失函数息息相关。
• subsample[默认1]：这个参数控制对于每棵树，随机采样的比例。 减小这个参数的值，算法会更加保守，避免过拟合。但是，如果这个值设置得过小，它可能会导致欠拟合。 常用的值：0.7-1
• colsample_bytree[默认1]：用来控制每棵随机采样的列数的占比(每一列是一个特征)。 常用的值：0.7-1

（3）学习目标参数

• objective[默认reg:linear]：这个参数定义需要被最小化的损失函数。binary:logistic二分类的逻辑回归，返回预测的概率。multi:softmax 使用softmax的多分类器，返回预测的类别。这种情况下，还需要多设一个参数：num_class(类别数目)。 multi:softprob 和multi:softmax参数一样，但是返回的是每个数据属于各个类别的概率。
• eval_metric[默认值取决于objective参数的取值]：对于有效数据的度量方法。 对于回归问题，默认值是rmse，对于分类问题，默认值是error。其他的值：rmse 均方根误差； mae 平均绝对误差；logloss 负对数似然函数值；error 二分类错误率(阈值为0.5)； merror 多分类错误率；mlogloss 多分类logloss损失函数；auc 曲线下面积。
• seed[默认0]：随机数的种子 设置它可以复现随机数据的结果。

2、XGBoost模型

（1）基于XGBoost原生接口的分类

 #基于XGBoost原生接口的分类
 #xgboost模型构建
    param = {'silent': 0, 'eta': 0.3, 'max_depth': 6, 'objective': 'multi:softmax', 'num_class': 3, 'eval_metric': 'merror'}  # 参数
    evallist = [(dtrain, 'train'), (dtest, 'test')]
    num_round = 100  # 循环次数
    xgb_model = xgb.train(param, dtrain, num_round,evallist)
    # 保存训练模型
    # xgb_model.save_model('data/xgb_model')
    # xgb_model=xgb.Booster(model_file='data/xgb_model') #加载训练好的xgboost模型

（2）基于Scikit-learn接口的分类

#基于Scikit-learn接口的分类
    # 训练模型
    model = xgb.XGBClassifier(max_depth=6, learning_rate=0.1, n_estimators=100, silent=True, objective='multi:softmax')
    model.fit(x_train_weight, y_train)
    y_predict=model.predict(x_test_weight)

六、使用XGBoost做预测，并对模型进行评估

    '''
    #利用训练完的模型直接测试
    xgb_model = xgb.Booster(model_file='data/xgb_model')  # init model #加载模型
    dtest = xgb.DMatrix('data/test.buffer')  #加载数据
    xgb_test(dtest,xgb_model)
    '''

    y_predict = xgb_model.predict(dtest)  # 模型预测
    label_all = ['负面', '中性','正面']
    confusion_mat = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predict)
    df = pd.DataFrame(confusion_mat, columns=label_all)
    df.index = label_all
    print('准确率：', metrics.accuracy_score(y_test, y_predict))
    print('confusion_matrix:', df)
    print('分类报告:', metrics.classification_report(y_test, y_predict))

模型分类结果如下：

七、LightGBM文本分类

# coding=utf-8
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import metrics
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

if __name__ == '__main__':
    train_data = pd.read_csv('data/clean_data_train.csv', sep=',', names=['contents', 'labels']).astype(str)
    '''
    test_data = pd.read_csv('data/clean_data_test.csv', sep=',', names=['contents', 'labels']).astype(str)
    cw = lambda x: int(x)
    x_train = train_data['contents']
    y_train = np.array(train_data['labels'].apply(cw))
    x_test = test_data['contents']
    y_test = np.array(test_data['labels'].apply(cw))

    '''
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(train_data['contents'], train_data['labels'], test_size=0.1)
    cw = lambda x: int(x)
    x_train = x_train
    y_train = np.array(y_train.apply(cw))
    x_test = x_test
    y_test = np.array(y_test.apply(cw))

    # 将语料转化为词袋向量，根据词袋向量统计TF-IDF
    vectorizer = CountVectorizer(max_features=5000)
    tf_idf_transformer = TfidfTransformer()
    tf_idf = tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(x_train))
    x_train_weight = tf_idf.toarray()  # 训练集TF-IDF权重矩阵
    tf_idf = tf_idf_transformer.transform(vectorizer.transform(x_test))
    x_test_weight = tf_idf.toarray()  # 测试集TF-IDF权重矩阵

    # 创建成lgb特征的数据集格式
    lgb_train = lgb.Dataset(x_train_weight, y_train)
    lgb_val = lgb.Dataset(x_test_weight, y_test, reference=lgb_train)

    # 构建lightGBM模型
    params = {'max_depth': 5, 'min_data_in_leaf': 20, 'num_leaves': 35,
              'learning_rate': 0.1, 'lambda_l1': 0.1, 'lambda_l2': 0.2,
              'objective': 'multiclass', 'num_class': 3, 'verbose': -1}
    # 设置迭代次数，默认为100，通常设置为100+
    num_boost_round = 1000
    # 训练 lightGBM模型
    gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round, verbose_eval=100, valid_sets=lgb_val)

    # 保存模型到文件
    # gbm.save_model('data/lightGBM_model')

    # 预测数据集
    y_pred = gbm.predict(x_test_weight, num_iteration=gbm.best_iteration)

    y_predict = np.argmax(y_pred, axis=1)  # 获得最大概率对应的标签

    label_all = ['负面', '中性', '正面']
    confusion_mat = metrics.confusion_matrix(y_test, y_predict)
    df = pd.DataFrame(confusion_mat, columns=label_all)
    df.index = label_all

    print('准确率：', metrics.accuracy_score(y_test, y_predict))
    print('confusion_matrix:', df)
    print('分类报告:', metrics.classification_report(y_test, y_predict))

分类结果如下：

参考：

1、安装包下载网址

2、XGBoost学习文档

3、XGBoost和LightGBM的参数以及调参

4、XGBoost数据比赛之调参

5、LightGBM调参笔记

6、kaggle——泰坦尼克之灾(基于LGBM）

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