实训笔记7.18

**实训笔记2023-07-18**

### 一、前言本次实训主要是针对机器学习领域的项目开发，旨在深入了解模型设计、训练过程以及应用场景。以下内容将记录我在此期间所学到的知识和经验。

### 二、数据准备####2.1 数据来源首先，我们需要选择合适的数据集作为我们的实验对象。在本次实训中，我们使用了公开可用的[IMDB影评数据集]( />

import pandas as pd# 加载数据集df = pd.read_csv('imdb.csv')

####2.2 数据预处理接下来，我们需要对数据进行预处理，包括文本清洗、特征提取等步骤。我们使用了[TF-IDF]( />

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 初始化TF-IDF向量器vectorizer = TfidfVectorizer()

# 将文本转换为向量X = vectorizer.fit_transform(df['review'])

### 三、模型设计####3.1 模型选择在本次实训中，我们使用了[随机森林分类器]( />

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier# 初始化随机森林分类器clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

####3.2 模型训练接下来，我们需要对模型进行训练。我们使用了[交叉验证]( />

from sklearn.model_selection import KFold# 初始化交叉验证器kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)

# 进行交叉验证并评估模型性能scores = []
for train_index, test_index in kf.split(X):
 X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
 y_train, y_test = df['label'][train_index], df['label'][test_index]
 clf.fit(X_train, y_train)
 score = clf.score(X_test, y_test)
 scores.append(score)

print('平均准确率：', np.mean(scores))

### 四、模型应用####4.1 模型预测在本次实训中，我们使用了训练好的模型对新的数据进行预测。

# 加载新数据new_data = pd.read_csv('new_imdb.csv')

# 将新数据转换为向量new_X = vectorizer.transform(new_data['review'])

# 进行预测y_pred = clf.predict(new_X)

print('预测结果：', y_pred)

### 五、结论本次实训主要是针对机器学习领域的项目开发，旨在深入了解模型设计、训练过程以及应用场景。通过本次实训，我们可以看到随机森林分类器在文本分类任务中的有效性，以及交叉验证在评估模型性能中的重要性。

### 六、参考文献[1] scikit-learn. (n.d.). Random Forest Classifier. Retrieved from < />
[2] scikit-learn. (n.d.). TF-IDF Vectorizer. Retrieved from < />
[3] IMDB影评数据集. (n.d.). Retrieved from <