在数据科学领域，情感分析是一项常见的任务，它涉及到将用户评论分类为正面或负面。本文将指导如何使用Python中的朴素贝叶斯分类器和Scikit-learn库来构建一个Google Play商店评论的情感分析分类器。朴素贝叶斯分类器是一种简单且快速的分类算法，适用于处理大量数据，如垃圾邮件过滤、文本分类、情感分析和推荐系统等。它基于贝叶斯概率定理来预测未知类别。
朴素贝叶斯分类技术是机器学习中一种简单而强大的分类任务。它基于贝叶斯定理，并假设特征之间相互独立。在自然语言处理等文本数据分析中，朴素贝叶斯分类能够取得良好的结果。简单贝叶斯或独立贝叶斯模型是朴素贝叶斯模型的别称，它们都使用贝叶斯定理作为分类决策规则。在实践中，朴素贝叶斯分类器通过应用贝叶斯定理，将贝叶斯定理的强大能力带入机器学习领域。
朴素贝叶斯算法的直觉是基于贝叶斯定理来预测每个类别的成员概率，例如，给定记录或数据点属于该类别的可能性。最可能的类别被定义为具有最高概率的类别。最大后验概率（MAP）是这个概念的另一个名称。对于有两个事件A和B的假设，MAP可以表示为：
MAP(A) = max(P(A|B)) = max(P(B|A) * P(A))/P(B) = max(P(B|A) * P(A) / P(B))
其中P(B)代表证据的概率，用于使结果更加标准化。如果将其移除，对结果没有影响。
朴素贝叶斯分类器假设所有特征都是不相关的。一个特征的存在或缺失不影响其他特征的存在或缺失。在现实世界的数据集中对不同证据的特征进行假设测试，这使得计算变得相当困难。为了简化问题，使用特征独立技术将各种证据解耦，并将其视为独立实体。
朴素贝叶斯算法有三种类型：
朴素贝叶斯算法的应用非常广泛，它是最简单和最快的分类算法之一，非常适合处理大量数据。它在以下应用中取得了成功：
在本教程中，将使用23个最受欢迎的移动应用的数据集。为了创建数据集，手动标记每个数据为正面或负面，数据集可以在这里找到：评论数据集。
在本教程中，需要以下Python库：
首先，使用Pandas库从CSV文件中读取所需数据。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import joblib
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
pd.set_option('display.max_columns', None)
data = pd.read_csv('google_play_store_apps_reviews_training.csv')
print(data.head())
def preprocess_data(data):
# 移除包名，因为它不相关
data = data.drop('package_name', axis=1)
# 将文本转换为小写
data['review'] = data['review'].str.strip().str.lower()
return data
data = preprocess_data(data)
# 分割为训练和测试数据
x = data['review']
y = data['polarity']
x, x_test, y, y_test = train_test_split(x, y, stratify=y, test_size=0.25, random_state=42)
print(x.head())
print(x_test.head())
print(y.head())
print(y_test.head())
需要移除包名，因为它不相关。然后将文本转换为小写，这是CSV数据的预处理阶段。注意：有许多不同且更复杂的文本数据清洗方法可能会产生比在这里做的更好的结果。为了使本教程尽可能简单，通常认为在花费时间进行不必要的转换之前，最好先用最简单的解决方案获得基线预测。
首先，将列分离为因变量和自变量（或特征和标签）。然后，将这些变量分割为训练集和测试集。
# 分割为训练和测试数据
x = data['review']
y = data['polarity']
x, x_test, y, y_test = train_test_split(x, y, stratify=y, test_size=0.25, random_state=42)
将文本评论向量化为数字。
# 将文本评论向量化为数字
vec = CountVectorizer(stop_words='english')
x = vec.fit_transform(x).toarray()
x_test = vec.transform(x_test).toarray()
向量化：为了使机器学习算法能够理解这些数据，需要将每个评论转换为数值表示，称之为向量化。
在分割和向量化文本评论为数字后，将在训练集上生成一个随机森林模型，并在测试集特征上进行预测。
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
model = MultinomialNB()
model.fit(x, y)
在创建模型后，通过比较真实值和预期值来检查模型的正确性。这个模型的准确率为85%。
model.score(x_test, y_test)
model.predict(vec.transform(['Love this app simply awesome!']))