【文本情感分析辨认】Python+SVM算法+模型练习+文天职类+文本情感分析 ...

一、介绍

使用Python作为开发语言，基于文本数据集（一个积极的xls文本格式和一个消极的xls文本格式文件），使用Word2vec对文本举行处理。通过支持向量机SVM算法练习情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的辨认。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。
二、结果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

地点：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/yn2icplnbkwafd10
四、SVM算法介绍

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监视学习算法，重要用于分类题目，但也可用于回归分析。SVM的焦点思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，这个超平面可以或许最大化地分隔不同类别的数据点。

• 最大隔断：SVM试图找到具有最大隔断的超平面，即在不同类别的数据点之间创建尽可能大的间隙。
  
• 支持向量：决定超平面位置的数据点被称为支持向量，它们是间隔超平面最近的点。
  
• 核技巧：SVM通过核函数将数据映射到高维空间，以办理非线性题目，常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数核等。
  
• 软隔断和正则化：为了处理非线性可分的环境，SVM引入了软隔断和正则化参数C，允许一些数据点违反最大隔断规则，以进步模型的泛化本领。
  

下面是一个使用Python的scikit-learn库实现SVM分类的简单示例代码：

1. from sklearn import datasets
2. from sklearn.model_selection import train_test_split
3. from sklearn.preprocessing import StandardScaler
4. from sklearn.svm import SVC
5. from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
7. # 加载数据集
8. iris = datasets.load_iris()
9. X = iris.data
10. y = iris.target
12. # 数据划分
13. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
15. # 特征缩放
16. scaler = StandardScaler()
17. X_train = scaler.fit_transform(X_train)
18. X_test = scaler.transform(X_test)
20. # 创建SVM分类器
21. svm_classifier = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=42)
23. # 训练模型
24. svm_classifier.fit(X_train, y_train)
26. # 预测测试集
27. y_pred = svm_classifier.predict(X_test)
29. # 评估模型
30. print(classification_report(y_test, y_pred))
31. print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

复制代码

这段代码首先加载了鸢尾花数据集，然后分别练习集和测试集，并举行了特征缩放。接着创建了一个线性核的SVM分类器，并在练习集上练习模型。末了，使用测试集举行预测，并输出分类陈诉和精确率。

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