文本挖掘与机器学习算法评估的可视化方法

### 文本挖掘与机器学习算法评估的可视化方法 #### 1. 文本挖掘中的幽默建模可视化方法 在文本挖掘领域，为了识别幽默文本中的不协调因素，有多种可视化方法被提出。这些方法能够帮助我们发现区分幽默和非幽默花园路径笑话的关键特征。 ##### 1.1 C4.5规则R3 C4.5规则R3的表达式为： ```plaintext If z3\z4\0:0075 then z is a joke; else z is a non-joke: ``` 规则R3的混淆矩阵和准确率与规则R1和R2相同，因为0.0075非常接近0。规则R2和R3很相似，且产生了一个关键的分裂特征，这与通过可视化数据挖掘过程发现的特征相同。虽然规则R3和R2乍一看比规则R1简单，因为它们只使用了z3 < z4，但由于公式中的依赖关系，它们隐式地使用了z1和z2。 ##### 1.2 可视化2：热力图 热力图可视化过程包括以下步骤： 1. 组织数据集，计算相关系数差异D1 = C1y - C2x和D2 = C2x - C2y，并结合是否为笑话的分类标签。 2. 根据值对相关得分差异进行颜色编码。 3. 按分类将行分组，分为笑话和非笑话两组。 4. 识别热力图中笑话和非笑话部分在颜色上有明显差异的区域。 通过热力图，我们可以自动识别出区分不同类别的特征。例如，在图中第二列显示的C2x - C2y值，如果为负，则在第二部分中含义y更显著；如果为正，则含义x更占主导。 ```mermaid graph LR A[组织数据集] --> B[颜色编码] B --> C[按分类分组] C --> D[识别差异区域] ``` ##### 1.3 可视化3：使用单调布尔链的模型空间 此方法将花园路径笑话和非笑话之间的差异表示在4 - D布尔空间中，并使用特定方法将其可视化在2 - D空间中。可视化过程步骤如下： 1. 为每个笑话/非笑话建立一个4 - D布尔向量(u1, u2, u3, u4)。 2. 根据相关方法建立并可视化2 - D布尔链空间。 3. 在布尔图上，将为笑话建立的向量绘制为绿色点，非笑话绘制为红色点。 基于可视化结果，可以制定规则R4： ```plaintext R4 : If(w ≈ 1; 0; 1; 1) _ w ≈ 0; 1; 0; 1) then w is joke else w is a non ```