"""
1.特徵：tfidf(word)+tfidf(article)
2.模型：linearsvm
3.引數：c=5
"""from sklearn.svm import linearsvc # 支援向量機
from sklearn.calibration import calibratedclassifiercv
import pandas as pd
import time
import pickle
time_start = time.time()
# 讀取特徵
with open('tfidf(word+article).pkl','rb') as f:
x_train, y_train, x_test = pickle.load(f)
# 構建模型
clf = calibratedclassifiercv(base_estimator=linearsvc(c=5))
clf.fit(x_train, y_train)
# 儲存模型
with open('linearsvm(c=5)_tfidf(word+article).pkl','wb') as f:
pickle.dump(clf,f)
# **結果：分類結果和概率結果
y_test = clf.predict(x_test)
y_test_proba = clf.predict_proba(x_test)
# 儲存模型輸出的分類檔案和概率檔案
y_test = [i+1 for i in y_test.tolist()]
y_test_proba = y_test_proba.tolist()
df_result = pd.dataframe()
df_proba = pd.dataframe()
df_result.to_csv('./ls(c=5)_tfidf(word+article).csv',index=false)
df_proba.to_csv('./ls(c=5)_tfidf(word+article)_proba.csv',index=false)
time_end = time.time()
print('共耗時：min'.format((time_end-time_start)/60))
"""
1.特徵：linearsvm-tfidf(word)+lr-tfidf(article)
2.模型：linearsvm
3.引數：c=5
"""from sklearn.svm import linearsvc # 支援向量機
from sklearn.calibration import calibratedclassifiercv
import pandas as pd
import time
import pickle
time_start = time.time()
# 讀取特徵
with open('linearsvm-tfidf(word)+lr-tfidf(article).pkl','rb') as f:
x_train, y_train, x_test = pickle.load(f)
# 構建模型
clf = calibratedclassifiercv(base_estimator=linearsvc(c=5))
clf.fit(x_train, y_train)
# 儲存模型
with open('linearsvm(c=5)_tfidf(linearsvm_w+lr_a).pkl','wb') as f:
pickle.dump(clf,f)
#或者用 joblib.dump(clf, "檔名.pkl") 儲存模型
# **結果：分類結果和概率結果
y_test = clf.predict(x_test)
y_test_proba = clf.predict_proba(x_test)
# 儲存模型輸出的分類檔案和概率檔案
y_test = [i+1 for i in y_test.tolist()]
y_test_proba = y_test_proba.tolist()
df_result = pd.dataframe()
df_proba = pd.dataframe()
df_result.to_csv('./ls(c=5)_tfidf(ls_w+lr_a).csv',index=false)
df_proba.to_csv('./ls(c=5)_tfidf(ls_w+lr_a)_proba.csv',index=false)
time_end = time.time()
print('共耗時：min'.format((time_end-time_start)/60))
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