使用 Python 中的决策树进行文本分类

文本分类是将文本文档分类到预定义类别的过程。在本文中，我们将探讨如何利用决策树对文本数据进行分类。

文本分类和决策树

文本分类涉及根据文本文档的内容为其分配预定义类别或标签。决策树是一种分层树结构，可根据输入特征的值递归地划分特征空间。由于其简单性、可解释性和处理非线性关系的能力，它们特别适合分类任务。

决策树为文本分类提供了清晰易懂的模型，使其成为可解释性和预测能力同等重要的任务的绝佳选择。然而，它们固有的简单性在处理非常复杂或细微的文本数据时可能会带来挑战，从而促使从业者探索更复杂或更集成的方法来改进。

实现：使用决策树进行文本分类

对于使用 Python 中的决策树进行文本分类，我们将使用流行的 20 Newsgroups 数据集。该数据集包含大约 20,000 个新闻组文档，分布在 20 个不同的新闻组中。我们将使用 scikit-learn 获取数据集，预处理文本，使用 TF-IDF 矢量化将其转换为特征向量，然后应用决策树分类器进行分类。

确保你的环境中已安装 scikit-learn。如果尚未安装，可以使用 pip 安装：

pip install scikit-learn

导入必要的库

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np