探索性数据分析：挖掘待办事项

在六三八的鼓舞人心的故事中，他们的任务的第一步是评估和整理大量积压的未投递邮件。这些高耸入云的堆栈必须先进行分类和理解，然后才能取得任何进展。在现代机器学习的世界中，这个初始阶段类似于探索性数据分析 (EDA)。

对于本系列，我们将使用 CSV 数据集复制此过程，其中每一行包含一个类别（例如“技术”、“商业”）以及与其关联的文本。类别充当标签，指示每段文本所属的位置。用于数据操作的 Pandas、用于可视化的 Matplotlib、用于文本洞察的 WordCloud、用于标记分析的 Tiktoken 以及用于文本处理的 NLTK 等工具将帮助我们理解我们的数据集。

在这一步中，我们将：

1. 加载数据并检查其结构。

2. 识别可能影响模型性能的缺失或不一致的值。

3. 探索类别分布以了解标签之间的平衡。

4. 可视化文本数据中的词频以发现模式。

5. 使用 Tiktoken 分析代币计数来衡量复杂性。

这个 EDA 阶段反映了六三八细致的排序工作，他们必须先理清混乱，然后才能带来秩序。通过详细了解我们的数据集，我们为构建能够精确分类和解释文本的微调法学硕士奠定了基础。

介绍

探索性数据分析 (EDA) 类似于处理令人畏惧的积压数据——堆积如山、无组织且充满未开发的潜力。就像二战期间六三八单位处理大量积压的未投递邮件一样，EDA 是我们在混乱中筛选以发现见解、识别趋势并为下一阶段的数据分析做好准备的方式。

在这次探索中，我们将深入研究 BBC 新闻文章的数据集，阐明其结构，解决不一致问题，并揭示隐藏在数据中的故事。”

评估待办事项：数据集概述

首先，我们必须首先了解数据集的规模和结构。 BBC 新闻文章数据集包含 2,234 个条目，分布在五个类别：商业、体育、政治、科技和娱乐。每个条目都有两个主要特点：

• 类别：文章的主题或部分。
• text：文章的完整内容。

为了更清楚地了解我们正在处理的内容，我们将数据加载到 Pandas DataFrame 中，进行快速检查，并发现：

清理积压订单

随着六三八处理未分类的邮件堆，我们也需要组织我们的数据集。清洁过程涉及几个关键步骤：

• 删除重复项
  重复的文章使数据集变得混乱。识别并删除这些冗余后。

• 处理缺失值
  尽管我们的数据集相对干净，但我们确保解决了任何潜在的空值，从而在最终数据中不留下任何空条目。”

细分类别

积压的订单被清除后，我们分析了文章在类别之间的分布，以确定主导主题。这是我们的发现：

• 热门类别：商业和体育并列占比最大，每个类别包含 512 篇文章。

• 较小的类别：娱乐、政治和科技，文章较少，但提供了独特的见解。

分布确认数据集是平衡的，使我们能够专注于更深入的分析，而不必担心严重的类别不平衡。”

放大：显微镜下的体育文章

就像按目的地对邮件进行分类一样，我们选择专注于体育类别以进行更深入的研究。目标是分析文本内容并提取有意义的模式。”

• 标记化和停用词删除
  使用 NLTK 库，我们将文本标记为单个单词并删除了常见的停用词（例如“and”、“the”、“is”）。这使我们能够专注于对该类别更重要的单词。”

• 词频分析
  创建频率分布是为了识别体育文章中最常见的术语。不出所料，“比赛”、“团队”和“游戏”等词语占据主导地位，反映了内容的竞争性质。”

可视化结果：词云
为了捕捉体育文章的精髓，我们生成了词云。最常用的术语显得更大，生动地描绘了该类别的核心主题。”

要点

正如六三八精心分类和交付积压的邮件一样，我们的 EDA 流程揭示了 BBC 新闻数据集的结构化且富有洞察力的视图。

代码

!pip install tiktoken
!pip install matplotlib
!pip install wordcloud
!pip install nltk
!pip install pandas

import pandas as pd

df = pd.read_csv('/content/bbc.csv', on_bad_lines='skip')  


df.head()

df.info()

df.describe()

label_count = df['category'].value_counts()


len(df['text'])


df.drop_duplicates(inplace=True)

null_values = df.isnull().sum()

df.dropna(inplace=True)

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from wordcloud import WordCloud
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt


nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt_tab') 


target_label ="sport"
target_df = df[df['category'] == target_label]



target_word = [ word.lower()  for text in target_df['text']
                 for word in word_tokenize(text)
                 if word.isalnum() and word not in stopwords.words('english')
                   ]

target_word_count = Counter(target_word)


word_cloud = WordCloud().generate_from_frequencies(target_word_count)


plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(word_cloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

以上是探索性数据分析：挖掘待办事项的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！