本作业探讨了利用Python进行文本分类的方法，重点比较了朴素贝叶斯和决策树算法在处理自然语言任务中的表现。通过实际案例分析，深入了解这两种机器学习模型的优势与局限性。
第四次作业：文本分类
姓名：李书铮
导师姓名：杨伏洲
一、算法流程
1. 数据预处理：
对原始文本数据进行清洗与分词等操作，以提取有用的信息并减少噪声的影响。
2. 特征提取：
将文本转换为数值形式的特征向量表示。常用的方法包括词袋模型和TF-IDF方法。
3. 模型训练：
选择多种算法（如朴素贝叶斯、决策树）进行模型训练，并通过调整参数优化分类效果。
4. 模型评估：
利用测试集对已训练好的模型性能进行评价，主要计算精度、召回率、F1值及混淆矩阵等指标。
二、数据预处理
在文本分类任务中，有效的数据预处理是至关重要的。它有助于清理和转换原始的文本信息，并从中提取有价值的特征同时降低噪声干扰的影响。以下是具体的数据预处理步骤：
1. 去除数字：
由于数值通常对文本分类没有显著贡献，在此过程中可以移除所有出现的数字。这可以通过使用正则表达式轻松实现，例如用 `re.sub(r\d+, , text)` 将所有的数字替换为空字符串。
2. 清理特殊字符与非中英文内容：
除了中文和英文之外，文本内可能包含各种特殊的符号、标点以及来自其他语言的字符。这些元素通常不会对分类任务产生实质性的影响，因此建议通过正则表达式去除它们以简化后续处理步骤。
5星
