Question

由于我的分类器在测试数据上的准确率大约为99％，我有点怀疑并希望深入了解我的NB分类器中最具信息性的功能，以了解它正在学习哪些功能。以下主题非常有用：How to get most informative features for scikit-learn classifiers?

至于我的功能输入，我还在玩，目前我正在测试一个简单的unigram模型，使用CountVectorizer：

 vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 1), min_df=2, stop_words='english')

关于上述主题，我发现了以下功能：

def show_most_informative_features(vectorizer, clf, n=20):
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
coefs_with_fns = sorted(zip(clf.coef_[0], feature_names))
top = zip(coefs_with_fns[:n], coefs_with_fns[:-(n + 1):-1])
for (coef_1, fn_1), (coef_2, fn_2) in top:
    print "\t%.4f\t%-15s\t\t%.4f\t%-15s" % (coef_1, fn_1, coef_2, fn_2)

这给出了以下结果：

    -16.2420        114th                   -4.0020 said           
    -16.2420        115                     -4.6937 obama          
    -16.2420        136                     -4.8614 house          
    -16.2420        14th                    -5.0194 president      
    -16.2420        15th                    -5.1236 state          
    -16.2420        1600                    -5.1370 senate         
    -16.2420        16th                    -5.3868 new            
    -16.2420        1920                    -5.4004 republicans    
    -16.2420        1961                    -5.4262 republican     
    -16.2420        1981                    -5.5637 democrats      
    -16.2420        19th                    -5.6182 congress       
    -16.2420        1st                     -5.7314 committee      
    -16.2420        31st                    -5.7732 white          
    -16.2420        3rd                     -5.8227 security       
    -16.2420        4th                     -5.8256 states         
    -16.2420        5s                      -5.8530 year           
    -16.2420        61                      -5.9099 government     
    -16.2420        900                     -5.9464 time           
    -16.2420        911                     -5.9984 department     
    -16.2420        97                      -6.0273 gop

它有效，但我想知道这个功能是什么来解释结果。大多数情况下，我很挣与＆＃39; coef _＆＃39;属性。

我知道左侧是系数最低的前20个特征名称，右侧是具有最高系数的特征。但是这究竟是如何工作的，我该如何解释这个概述呢？这是否意味着左侧是负面类的最具信息性的特征，而右侧是正面类最具信息性的特征？

此外，在左侧看起来好像功能名称按字母顺序排序，这是正确的吗？

Answer 1

MultinomialNB的coef_属性是朴素贝叶斯模型作为线性分类器模型的重新参数化。对于二元分类问题，这基本上是给定正类的特征的估计概率的对数。这意味着更高的值意味着积极阶级的更重要的特征。

上面的图片显示了第一列中前20个最低值（预测特征较少）和第二列中前20个高值（最高预测特征）。

Answer 2

coef_ 属性中显示的数字是概率的对数。对于每个预测特征，所有这些概率的总和将等于 1，coef_ 属性的长度等于预测特征的数量。要自己检查这一点，您可以使用此列表推导式：

sum([np.exp(1)**x for x in clf.coef_[0]])  # The sum of probabilities == 1

此外，为了回答@LN_P 的评论，.classes_ 属性将显示您查看 coef_ 数组时引用的要素的顺序。

这是我遇到的类似帖子： How to calculate feature_log_prob_ in the naive_bayes MultinomialNB

SkLearn Multinomial NB：最具信息性的功能

2 个答案: