文本数据情感分析与C5.0BN算法的应用与优化

### 文本数据情感分析与C5.0BN算法的应用与优化 #### 1. 文本数据预处理 在将文本数据转换为tf - idf格式时，为避免重复，所有标记都会转换为小写。通常在机器学习和数据挖掘的文本数据处理中，会消除停用词（即不影响决策的词）以降低数据复杂度。但在本研究中，由于每个短语仅包含几个单词，部分短语甚至仅由停用词组成，因此未进行停用词缩减。 #### 2. C5.0BN混合算法设计 C5.0贝叶斯网络（C5.0BN）是C5.0算法的扩展，而C5.0算法又是C4.5算法的扩展。这是一种适用于超大型数据集的分类算法，在执行时间、性能对比和召回准确率方面均优于C4.5算法。C5.0BN模型通过分割训练数据并最大化有效性来工作，它实际上包含更多属性，并从电影质量评级数据集中省略了一些属性。在预测研究评估结果时，使用训练质量数据构建C5.0决策树，之后可利用决策树识别后续测试集。作为广受赞誉且广泛使用的C4.5分类器的改进版本，增强型C5.0BN在多个关键要素上超越了其前身，生成的规则更准确，生成规则所需的时间更短（在某些数据集中甚至缩短约360倍）。 #### 3. C5.0BN决策树解决方案表示 采用自顶向下的方法扩展C5.0BN决策树，生成的树会进行最小化评估。它能够接受数值特征、离散值和噪声数据，通过创建阈值使属性保持连续，并将数组分割为大于、小于或等于阈值的属性值。先前由决策树形成的贝叶斯网络会尝试用叶节点替换无用分支以消除它们。 以下是生成C5.0BN的算法： - **输入**： - 数据分区（DaPa），一组训练元组及其关联的类标签。 - quality_list，其余申请人的品质。 - qualitychoosingprocedure，一种决定划分原则的方法，用于将数据元组划分为实体类。此措施由划分原则和划分点或划分子集组成。 - **输出**：C5.0 BN - **方法**： 1. 生成一个节点N0。 2. 如果DaPa中的元组都属于同一类C0，则： 3. 将R作为标记为类C0的叶节点返回。 4. 如果quality_list为空，则： 5. 将R作为标记为DaPa中主流类的叶节点返回。 6. 应用qualitychoosingprocedure（DaPa; qualitylist）来发现最佳划分原则。 7. 用划分度量标记节点R。 8. 如果划分原则是离散值且允许多种划分方式，则： 9. quality_list = quality_list - 划分原则。 10. 对于划分原则的每个结果j： - 令DPj为DP中满足结果j的数据元组集合。 - 如果DPi为空，则将一个标记为DP中主流类的叶节点连接到节点N0。 - 否则，将通过生成C5.0决策树（DPj，qualitylist）返回的节点连接到节点N0。 11. 返回R。 #### 4. C5.0BN改进流程图 C5.0BN算法的流程图如下： ```mermaid graph LR classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px A([开始]):::startend --> B(参与电影评论数据集的分类):::process B --> C(将贡献数据划分为训练集和分析集):::process C --> D(开发用于分类的训练集):::process D --> E(数据分类):::process E --> F(计算每个类的概率):::process F --> G(组织数据以接近训练类的概率):::process G --> H{是否完成分类?}:::decision H -->|是| I(展示分类输出结果):::process H -->|否| D I --> J([结束]):::startend ``` 该算法要求关注缺失属性的属性值，缺失属性值不用于计算增益和熵。C5.0BN算法通常构建决策树并创建分支以完全控制和分类训练数据，在执行时间、准确率对比和准确率召回方面表现出色，但该算法容易出现过拟合其他数据到训练案例的问题，不过有多种广泛使用的方法可防止决策树学习中的过拟合。 #### 5. 决策树算法中分割标准的重要性 所有决策树算法都必须有分割要求才能将节点拆分为树结构。在许多情况下，不同的划分函数是单变量的，即根据个体属性的重要性划分内部节点。所使用的方法会检查对哪个属性进行分类最为出色。基于节点污染情况，有多种分割标准，分割参数的主要目标是降低节点毒性，有许多切片技术可用于找到正确的数据分割方式，这些分割策略在分割前后文档的类分布情况上有所不同。具体分割标准如下： - **熵分析**：用于确定节点的纯度，公式为：