20newsgroups-text-classification
对20 newsgroups 数据集 进行文本分类
方法
基于传统机器学习方法的文本分类
基于深度学习的文本分类
测试结果
传统机器学习方法
MultinomialNB准确率为： 0.8960196779964222
SGDClassifier准确率为： 0.9724955277280859
LogisticRegression准确率为： 0.9304561717352415
SVC准确率为： 0.13372093023255813
LinearSVC准确率为： 0.9749552772808586
LinearSVR准确率为： 0.00022361359570661896
MLPClassifier准确率为： 0.9758497316636852
KNeighborsClassifier准确率为： 0.4584078711
2021-12-29 10:41:48
6KB
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20 Newsgroups数据集是大约20,000个新闻组文档的集合，在20个不同的新闻组中几乎均匀划分。20 Newsgroups数据集已经成为机器学习技术相关实验的常用数据集，例如文本分类和文本聚类实验。
2021-12-06 16:29:42
44.31MB
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20个新闻组文本分类
本笔记本包含使用数据集、使用和库的文本分类实现，以及使用库的一些模型解释。
本笔记本随附的博客文章：
2021-10-29 13:38:19
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20newsgroups数据集有三个版本。第一个版本19997是原始的并没有修改过的版本。第二个版本bydate是按时间顺序分为训练(60%)和测试(40%)两部分数据集，不包含交叉文档和新闻组名（新闻组，路径，隶属于，日期）。第三个版本18828不包含交叉文档，只有来源和主题名。
2021-09-13 12:31:29
13.79MB
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