NLP 中文短文本分类项目实践（下）

本场 Chat 和《NLP 中文短文本分类项目实践（上）》可以看做姊妹篇，在上一篇的基础上，本篇主要讲一下文本分类在集成学习和深度学习方面的应用，由于内容比较多，笔者不可能面面俱到。下面我们先从集成学习说起。

一、数据科学比赛大杀器 XGBoost 实战文本分类

在说 XGBoost 之前，我们先简单从树模型说起，典型的决策树模型。决策树的学习过程主要包括：

特征选择： 从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准（特征选择的标准不同产生了不同的特征决策树算法，如根据信息增益、信息增益率和gini等）。
决策树生成： 根据所选特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树生长。
剪枝： 决策树容易过拟合，需通过剪枝来预防过拟合（包括预剪枝和后剪枝）。

常见的决策树算法有 ID3、C4.5、CART 等。

在 sklearn 中决策树分类模型如下，可以看到默认通过 gini 计算实现。

sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, splitter=’best’, max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features=None, random_state=None, max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.

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