Awesome

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： 0.45840787119856885

  RandomForestClassifier准确率为： 0.9680232558139535

  GradientBoostingClassifier准确率为： 0.9186046511627907

  AdaBoostClassifier准确率为： 0.5916815742397138

  DecisionTreeClassifier准确率为： 0.9758497316636852

• CNN实现文本分类

  需要词向量http://nlp.stanford.edu/data/glove.6B.zip

  效果其实不好...