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R文本分類之RTextTools
2017-05-09
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R文本分類之RTextTools

古有曹植七步成詩，而RTextTools是一款讓你可以在十步之內(nèi)實現(xiàn)九種主流的機器學習分類器模型的文本分類開發(fā)包。

它集成了(或者說支持)如下算法相關的包：

支持向量機（Support Vector Machine from e1071）

glmnet（一個非常流行的用于變量選擇的R包，俗稱kaggle競賽“三駕馬車”之一）

最大熵模型（maximum entropy from maxent）

大規(guī)模線性判別（scaled linear discriminant,slda）

裝袋算法(bagging from ipred)

提升算法(boosting from caTools)

隨機森林(random forest from randomForest)

神經(jīng)網(wǎng)絡(neural networks from nnet)

回歸樹(regression tree from tree)

RTextTools有著不可不學的三大理由：

首先，RTextTools的設計哲學在于易學與靈活。從而，讓沒有任何R編程經(jīng)驗的社會科學研究者也能輕松實現(xiàn)高端的機器學習算法；并且，讓經(jīng)驗老道的R用戶充分發(fā)揮R的威力，與其他相關的包結合，如：文本預處理方面的tm包，實現(xiàn)LDA主題模型的topicmodels包等，實現(xiàn)高難度的模型，并且充分提高模型的精度等。

其次，RTextTools提供了從數(shù)據(jù)載入，數(shù)據(jù)清洗，到模型評價的所有功能，并且，實現(xiàn)的函數(shù)非常簡單易記。即所謂的『一條龍服務』。

最后，RTextTools還可以實現(xiàn)結構化數(shù)據(jù)的分類問題。也就是說，它可以像普通的機器學習包caret那樣使用。

下面，讓我們一起來見證一下RTextTools是如何在十步之內(nèi)演繹文本分類這一高端技術活的。

文本分類step-by-step

1.創(chuàng)建矩陣

首先，載入一個自帶的測試數(shù)據(jù)集：data(USCongress)。由于RTextTools集成了tm包的功能，所以tm包在文本預處理方面的功能，如去除空格、移除稀疏詞、移除停止詞、詞干化等功能，都可以輕松實現(xiàn)。

library(RTextTools)data(USCongress)# 看看數(shù)據(jù)長啥樣str(USCongress)
## 'data.frame': 4449 obs. of 6 variables:## $ ID : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...## $ cong : int 107 107 107 107 107 107 107 107 107 107 ...## $ billnum : int 4499 4500 4501 4502 4503 4504 4505 4506 4507 4508 ...## $ h_or_sen: Factor w/ 2 levels"HR","S": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...## $ major : int 18 18 18 18 5 21 15 18 18 18 ...## $ text : Factor w/ 4295 levels"-- Private Bill; For the relief of Alfonso Quezada-Bonilla.",..: 4270 4269 4273 4158 3267 3521 4175 4284 4246 4285 ...

# 創(chuàng)建一個文檔-詞項矩陣doc_matrix<-create_matrix(USCongress$text,language="english",removeNumbers=TRUE,stemWords=TRUE,removeSparseTerms=.998)

2.創(chuàng)建容器(Container)

創(chuàng)建好文檔-詞項矩陣以后，下一步要做的就是對矩陣進行訓練集/測試集的劃分了。RTextTools中的容器（Container）概念，使得人們不必兩次讀入數(shù)據(jù)，而將訓練集和測試集一并讀入，在容器內(nèi)做區(qū)分即可。

既然我們是有監(jiān)督的分類算法實現(xiàn)，當然不能忘了指定因變量（即類別標簽）。在我們的測試數(shù)據(jù)集中，類別標簽為USCongress$major。

注意：類別標簽一定要為數(shù)值型！

container<-create_container(doc_matrix,USCongress$major,trainSize=1:4000,testSize=4001:4449,virgin=FALSE)# 看看類別個數(shù)length(unique(USCongress$major))
## [1] 20

這里，virgin =參數(shù)的設置影響到后續(xù)模型結果的分析解讀。virgin = FALSE意味著告訴R,我們的測試集是有真實的類別標簽的。

3.訓練模型

數(shù)據(jù)已經(jīng)準備妥當，下面就可以進行模型的訓練了。前面提到的九個機器學習算法的訓練，只需要寫成一個向量，作為參數(shù)傳入train_model()函數(shù)即可同時輕松實現(xiàn)各種高大上的分類器模型訓練。

我們來看一下train_model()函數(shù)的使用方法。

train_model(container,algorithm=c("SVM","SLDA","BOOSTING","BAGGING","RF","GLMNET","TREE","NNET","MAXENT"),method="C-classification",cross=0,cost=100,kernel="radial",maxitboost=100,maxitglm=10^5,size=1,maxitnnet=1000,MaxNWts=10000,rang=0.1,decay=5e-04,trace=FALSE,ntree=200,l1_regularizer=0,l2_regularizer=0,use_sgd=FALSE,set_heldout=0,verbose=FALSE,...)

參數(shù)的設置也很簡單。如果你實在懶得設置，不妨先使用默認的參數(shù)試一試。

SVM<-train_model(container,"SVM")GLMNET<-train_model(container,"GLMNET")MAXENT<-train_model(container,"MAXENT")SLDA<-train_model(container,"SLDA")BOOSTING<-train_model(container,"BOOSTING")BAGGING<-train_model(container,"BAGGING")RF<-train_model(container,"RF")#NNET <- train_model(container,"NNET")TREE<-train_model(container,"TREE")

4.使用訓練好的模型進行文本分類

train_model()函數(shù)會返回一個訓練好的模型對象，我們可以把該對象作為參數(shù)傳給classify_model()函數(shù)，進行測試集的分類。

SVM_CLASSIFY<-classify_model(container,SVM)GLMNET_CLASSIFY<-classify_model(container,GLMNET)MAXENT_CLASSIFY<-classify_model(container,MAXENT)SLDA_CLASSIFY<-classify_model(container,SLDA)BOOSTING_CLASSIFY<-classify_model(container,BOOSTING)BAGGING_CLASSIFY<-classify_model(container,BAGGING)RF_CLASSIFY<-classify_model(container,RF)#NNET_CLASSIFY <- classify_model(container, NNET)TREE_CLASSIFY<-classify_model(container,TREE)

5.結果分析

create_analytics()函數(shù)提供了對測試集的分類結果的四種解讀：從標簽出發(fā)；從算法對比出發(fā)；從角度文檔出發(fā)；以及整體評價。

analytics<-create_analytics(container,cbind(SVM_CLASSIFY,SLDA_CLASSIFY,BOOSTING_CLASSIFY,BAGGING_CLASSIFY,RF_CLASSIFY,GLMNET_CLASSIFY,TREE_CLASSIFY,MAXENT_CLASSIFY))

6.測試分類器準確率（accuracy）

create_analytics()返回的對象適用于summary()和print()方法。

summary(analytics)
## ENSEMBLE SUMMARY#### n-ENSEMBLE COVERAGE n-ENSEMBLE RECALL## n >= 1 1.00 0.77## n >= 2 1.00 0.77## n >= 3 0.99 0.78## n >= 4 0.90 0.82## n >= 5 0.76 0.87## n >= 6 0.62 0.90## n >= 7 0.46 0.93## n >= 8 0.24 0.96###### ALGORITHM PERFORMANCE#### SVM_PRECISION SVM_RECALL SVM_FSCORE## 0.6830 0.6530 0.6540## SLDA_PRECISION SLDA_RECALL SLDA_FSCORE## 0.6530 0.6375 0.6295## LOGITBOOST_PRECISION LOGITBOOST_RECALL LOGITBOOST_FSCORE## 0.5955 0.6005 0.5775## BAGGING_PRECISION BAGGING_RECALL BAGGING_FSCORE## 0.5465 0.3905 0.4005## FORESTS_PRECISION FORESTS_RECALL FORESTS_FSCORE## 0.6850 0.6365 0.6415## GLMNET_PRECISION GLMNET_RECALL GLMNET_FSCORE## 0.6840 0.6440 0.6415## TREE_PRECISION TREE_RECALL TREE_FSCORE## 0.2035 0.2160 0.1795## MAXENTROPY_PRECISION MAXENTROPY_RECALL MAXENTROPY_FSCORE## 0.6145 0.6325 0.6190
# 為分析結果建立一個數(shù)據(jù)框topic_summary<-analytics@label_summaryalg_summary<-analytics@algorithm_summaryens_summary<-analytics@ensemble_summarydoc_summary<-analytics@document_summary

summary(analytics)返回了精度（precision），召回率（recall）和F-值（F-Score）等指標。這三個指標是文本分類中常用的評價指標。

精度的定義為預測為真實正例的個數(shù)除以所有被預測為正例樣本的個數(shù)。召回率則是預測為真實正例的個數(shù)除以所有真實正例樣本的個數(shù)。F-值則同時考慮了精度和召回率，是兩個指標的折衷。

7.整體效果評價（Ensemble agreement）

create_ensembleSummary()函數(shù)提供了整體評價功能。它反映了我們所應用的幾種分類算法的『同時命中率』。

create_ensembleSummary(analytics@document_summary)
## n-ENSEMBLE COVERAGE n-ENSEMBLE RECALL## n >= 1 1.00 0.77## n >= 2 1.00 0.77## n >= 3 0.99 0.78## n >= 4 0.90 0.82## n >= 5 0.76 0.87## n >= 6 0.62 0.90## n >= 7 0.46 0.93## n >= 8 0.24 0.96

整體評價函數(shù)提供了兩個評價指標：Coverage和Recall。

Coverage衡量了達到召回率閾值的文檔百分比。

Coverage的定義如下：

Coverage=kn

其中，k表示滿足閾值的算法個數(shù)，n代表總的算法個數(shù)。

8.交叉驗證

為了進一步對比與驗證各種算法的精確度，我們可以使用cross_validate()函數(shù)進行k-折交叉驗證。

SVM<-cross_validate(container,4,"SVM")GLMNET<-cross_validate(container,4,"GLMNET")MAXENT<-cross_validate(container,4,"MAXENT")SLDA<-cross_validate(container,4,"SLDA")BAGGING<-cross_validate(container,4,"BAGGING")BOOSTING<-cross_validate(container,4,"BOOSTING")RF<-cross_validate(container,4,"RF")NNET<-cross_validate(container,4,"NNET")TREE<-cross_validate(container,4,"TREE")

9.導出數(shù)據(jù)

最后，可以導出結果，對未正確標簽的文檔做進一步研究處理。比如，看看是哪種情形下，分類算法準確率較低，需要人工干預。

write.csv(analytics@document_summary,"DocumentSummary.csv")

結論

至此，文本分類的『獨孤九劍』已然練成！然而，長路漫漫，我們要想提高模型的精度，還需要『勤修內(nèi)功』，進一步學習模型的細節(jié)，加深對模型的理解，從而學會調(diào)節(jié)各種參數(shù)，進行噪音過濾，模型調(diào)整等。否則，只怕是『Garbage in, Garbage out』了。數(shù)據(jù)分析師培訓


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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }