在对英文文本进行多分类的时候发现准确率总是卡在60%上不去？


在对英文文本进行多分类的时候发现准确率总是卡在60%上不去，不知道哪里出现了问题

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from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logreg = Pipeline([('vect', CountVectorizer(
                        analyzer='word',
                        ngram_range=(1,4),
                        stop_words=stop_words,
                        max_features=15000)),
                ('tfidf', TfidfTransformer()),
                ('clf', LogisticRegression(n_jobs=1, C=1,max_iter=2000)),
               ])
logreg.fit(X_train, y_train)

y_pred = logreg.predict(X_test)

print('accuracy %s' % accuracy_score(y_pred, y_test))
print(classification_report(y_test, y_pred))

对文本进行了清洗，使用逻辑回归，对词袋调参准确率变化很小

【以下回答由 GPT 生成】

问题优化:

从您提供的代码和描述来看，您已经进行了一些常见的优化尝试，但准确率仍然卡在60%上无法提升。可能存在以下问题：

  1. 数据质量问题：首先需要检查数据集的质量。可能存在以下问题：
  2. 标签不平衡：检查每个类别的样本数量是否相对均衡。如果某个类别的样本数量远远大于其他类别，模型可能偏向于预测常见类别，导致准确率低。

  3. 数据噪音：检查数据集中是否存在错误、重复、缺失等问题。噪音数据可能会干扰模型的训练和预测。

  4. 特征选择问题：词袋表示虽然常用，但并不一定适合所有任务。考虑以下优化方法：

  5. 尝试其他特征表示方法：例如，使用词嵌入（Word Embedding）模型，如Word2Vec或GloVe，将文本表示为实数向量。词嵌入模型可以更好地捕捉单词之间的语义关系。

  6. 考虑其他特征：除了文本本身，是否还有其他相关特征可以使用，如文本长度、单词频率等。

  7. 模型选择问题：逻辑回归是一种常用的分类模型，但并不一定适合所有任务。考虑以下优化方法：

  8. 尝试其他分类模型：例如，支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等。不同的模型对不同类型的数据和问题具有不同的适应性。

  9. 尝试集成方法：使用集成方法如随机森林（Random Forest）或梯度提升（Gradient Boosting）来组合多个模型，以提高准确率。

  10. 调参问题：您已经尝试调整了一些模型参数，但可能还有其他参数可以优化。您可以尝试使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）来自动搜索最佳参数组合。

  11. 样本量不足问题：如果数据集较小，模型可能受到样本量限制，导致准确率无法进一步提高。考虑扩充数据集或使用数据增强技术来增加样本数量。

综上所述, 我建议您采取以下操作:

  1. 检查数据质量问题并解决任何发现的问题。
  2. 尝试使用其他特征表示方法并比较效果。
  3. 尝试其他分类模型或集成方法。
  4. 调整相关参数进一步优化模型。
  5. 如果数据集较小，考虑增加数据量。

如果您已经尝试了这些优化方法，仍然无法提高准确率，可能需要进一步分析数据集和模型，或者尝试更复杂的技术方法来解决问题。



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