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python - SkLearn 多项式 NB : Most Informative Features

coder 2023-08-21 原文

由于我的分类器在测试数据上产生了大约 99% 的准确率，我有点怀疑并想深入了解我的 NB 分类器最有用的特征，看看它正在学习什么样的特征。以下主题非常有用:How to get most informative features for scikit-learn classifiers?

至于我的特征输入，我仍在尝试，目前我正在使用 CountVectorizer 测试一个简单的 unigram 模型:

 vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 1), min_df=2, stop_words='english')

关于上述主题，我发现了以下函数:

def show_most_informative_features(vectorizer, clf, n=20):
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
coefs_with_fns = sorted(zip(clf.coef_[0], feature_names))
top = zip(coefs_with_fns[:n], coefs_with_fns[:-(n + 1):-1])
for (coef_1, fn_1), (coef_2, fn_2) in top:
    print "\t%.4f\t%-15s\t\t%.4f\t%-15s" % (coef_1, fn_1, coef_2, fn_2)

结果如下:

    -16.2420        114th                   -4.0020 said           
    -16.2420        115                     -4.6937 obama          
    -16.2420        136                     -4.8614 house          
    -16.2420        14th                    -5.0194 president      
    -16.2420        15th                    -5.1236 state          
    -16.2420        1600                    -5.1370 senate         
    -16.2420        16th                    -5.3868 new            
    -16.2420        1920                    -5.4004 republicans    
    -16.2420        1961                    -5.4262 republican     
    -16.2420        1981                    -5.5637 democrats      
    -16.2420        19th                    -5.6182 congress       
    -16.2420        1st                     -5.7314 committee      
    -16.2420        31st                    -5.7732 white          
    -16.2420        3rd                     -5.8227 security       
    -16.2420        4th                     -5.8256 states         
    -16.2420        5s                      -5.8530 year           
    -16.2420        61                      -5.9099 government     
    -16.2420        900                     -5.9464 time           
    -16.2420        911                     -5.9984 department     
    -16.2420        97                      -6.0273 gop

它有效，但我想知道这个函数的作用是为了解释结果。大多数情况下，我对“coef_”属性的作用感到困惑。

我了解到，左侧是系数最低的前 20 个特征名称，右侧是系数最高的特征。但这究竟是如何工作的，我该如何解释这个概述？这是否意味着左侧包含负类信息最多的特征，而右侧包含正类信息最多的特征？

此外，在左侧，功能名称似乎是按字母顺序排序的，这对吗？

最佳答案

MultinomialNB 的 coef_ 属性是将朴素贝叶斯模型重新参数化为线性分类器模型。对于二元分类问题，这基本上是给定正类的特征估计概率的对数。这意味着较高的值意味着正类具有更重要的特征。

上面的打印在第一列中显示了前 20 个最低值(预测性较低的特征)，在第二列中显示了前 20 个高值(预测性最高的特征)。

关于python - SkLearn 多项式 NB : Most Informative Features，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29867367/

InformativeFeatures16.24202420sectionpythonmachine-learningscikit-learnclassificationtext-classification

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