文本情感分析 (I)：词袋模型（VSM 和 LSA）和基于 n-gram 的文本表示 - 第 2 步：使用 LSA 的主题-文本矩阵训练随机森林分类器
最编程
2024-04-05 20:45:33
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包外估计为0.82236，比基于VSM的效果要差2个百分点左右，毕竟特征维度降低了。本来想把话题设定为500，也就是把特征维度降到500维，可是计算时间太恐怖了，久久得不到结果。
这真是费力不讨好。
"""再使用LSA的话题-文本矩阵训练一个分类器""" forest = RandomForestClassifier(oob_score=True,n_estimators = 200) forest = forest.fit(train_lsa_freq, df.sentiment) print("\n====================评估以LSA为特征训练的模型==================\n") model_eval(train_lsa_freq)