Coggle 30 Days of ML（23年7月）任务四：线性模型训练与预测-编程知识

Coggle 30 Days of ML（23年7月）任务四：线性模型训练与预测

任务四：使用TFIDF特征和线性模型完成训练和预测

说明：在这个任务中，你需要使用TFIDF特征和线性模型（如逻辑回归）完成训练和预测，通过机器学习算法来区分人类编写的文本和机器生成的文本。
实践步骤：
1. 准备TFIDF特征矩阵和相应的标签。
2. 划分训练集和测试集。
3. 使用Sklearn中的线性模型（如逻辑回归）进行训练，并使用训练好的模型对测试集进行预测。
4. 评估模型的性能，如准确率、精确率、召回率等指标。

TFIDF提取特征

首先使用任务三中的方法先提取特征

tfidf = TfidfVectorizer(token_pattern=r'(?u)\b\w\w+\b', max_features=4000, ngram_range=(1, 2))
train_tfidf = tfidf.fit_transform(train_data['content'])
test_tfidf = tfidf.fit_transform(test_data['content'])

这样我们就一句得到了TFIDF的特征矩阵，接下来我们就可以进行下一步的训练和测试了

训练Logistic Regression

由于本身一句划分了训练集和测试集，所以暂时我这里就重新划分一个验证集了，就在训练集上训练和评估，最后在测试集上预测

这里选择了Sklearn中的线性模型进行训练，模型很简单，很快就能得到不错的结果

m = LogisticRegression()
m.fit(train_tfidf,train_data['label']
)

训练完以后，我们就得到了一个不错的线性模型，接下来我们可以进行评估模型的性能

评估模型

首先我们可以计算一下准确率，从结果上来看，得到的结果非常不错，大概有99%+的准确率

from sklearn.metrics import accuracy_scorepredictions = m.predict(train_tfidf)
accuracy = accuracy_score(train_data['label'], predictions)
print("Accuracy:", accuracy)

Accuracy: 0.9922142857142857

我们还计算了精确率和召回率的指标，各方面指标都比较高，都在95%以上

from sklearn.metrics import precision_score, recall_scoreprecision = precision_score(train_data['label'], predictions)
recall = recall_score(train_data['label'], predictions)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)

Precision: 0.9995138551288284
Recall: 0.9500924214417745

我还对混淆矩阵进行可视化，可以看到有一部分数据被误判了

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(train_data['label'], predictions)# 可视化混淆矩阵
plt.figure(figsize=(8, 6))
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues', cbar=False)
plt.xlabel('Predicted')
plt.ylabel('Actual')
plt.title('Confusion Matrix')
plt.show()

在这里插入图片描述

模型预测及提交

最后利用模型对测试集进行预测，得到结果文件

import pandas as pd
submit = pd.read_csv('ChatGPT/sample_submit.csv')
submit = submit.sort_values(by='name')submit['label'] = m.predict(test_tfidf).astype(int)submit.to_csv('ChatGPT/lr.csv', index=None)