Python文本数据分析：新闻分类任务 【软件包】 jieba pandas wordcloud matplotlib sklearn 【概念】 IDF：逆文档频率逆文档频率TF-IDF=词(TF)X逆文档频率(IDF)词频(TF)=某词该在文章中出现次数/文出现次数最多的词的出现次数 逆文档频率(IDF) = log(语料库的文档总数/(包含该词的文档数+1)) 【步骤】1、去剥词2、TF-IDF关键词提取3、LDA算法建模4、贝叶斯

7万条新闻类新闻未处理数据集 数据来源：爬取的某网站新闻，仅供科研和学习使用，如用于商业后果自。说明一下本身资源需要积分很少，不知道怎么现在变成这么多

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本文通过基本原理和方法、相关技术、方案设计、运行结果展示、项目评估及分析、源代码几方面展示了基于Spark平台进行新闻分类的方法。文章中采用ansj、Spark MLlib CountVectorizer、Spark MLlib word2vec、Spark randomSplit、等方法实现新闻的分类处理，对如何理解和使用这些算法、工具来实现大数据的处理具有很好的帮助。

在本次实例的过程中，采取的数据集为50000条已经标注好的新闻文本信息，其中新闻的种类分别为：体育、娱乐、家居、房产、教育、时尚、时政、游戏、科技和财经，保存在cnew.txt文件中。 把文件读取出来，把文本信息和标签信息分别存储在sentences和labelbanes中，由于标签信息为中文，在模型训练的过程中，不能传入非结构化的数据，所以进行向量化，定义label2id将标签和序号相对应，并且把labelnames中的文字信息转化为数字存储在labels。具体的操作如图2所示。

AG新闻分类使用机器学习 新闻分类数据集数据源： : 客观的 新闻分类数据集由“世界”，“体育”，“商业”和“科学”类别的新闻文章组成 给定标题和描述，我们必须确定它属于哪个新闻文章类别。 机器学习问题的类型： 我们必须根据给定的信息预测新闻报道，因此它是多类分类问题 基本概述 数据形状：Train.csv + Test.csv = 120000 + 7600 = 127600行。 Data.columns：类索引，标题，描述 Data.info（）：独立：标题，描述--->对象，从属：类标签-> Int64 机器学习问题的类型 绩效指标 由于这是多类分类问题，因此我们将使用： 1：多类混淆矩阵 2：精确，调出，F1-Score 3：准确性得分，错误得分 解决新闻分类问题的步骤： 第1部分 1：加载数据集----> .csv格式 2：执行探索性数据分析： a] Check