添加优化会降低分类器算法的准确度、精度和 f1答案

【问题标题】：Adding optimizations decrease the accuracy, precision, f1 of classifier algorithms添加优化会降低分类器算法的准确度、精度和 f1
【发布时间】：2018-11-15 01:59:59
【问题描述】：

我想构建一个分类文本的算法：火腿或垃圾邮件；我有每个文本类别的训练/测试数据。（我的火车数据对于每个类别都有8000 sentences，对于测试每个类别都包含2000 sentences）

X_train 看起来像这样['please, call me asap!', 'watch out the new sales!', 'hello jim can we talk?', 'only today you can buy this', 'don't miss our offer!']

y_train 看起来像这样 [1 0 1 0 0] 其中 1 = 火腿，0 = 垃圾邮件

与 X_test 和 y_test 相同。

这是我的代码的 sn-p：

# classifier can be LogisticRegression, MultinomialNB, RandomForest, DecisionTree
text_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),
                     ('tfidf', TfidfTransformer()),
                     ('clf', classifier),
                    ])
model = text_clf.fit(X_train, y_train)
y_predict = model.predict(X_test)

这些是我测量的参数：

print(accuracy_score(y_test, y_predict))
print(f1_score(y_test, y_predict, average="weighted"))
print(recall_score(y_test, y_predict, pos_label=1, average="binary"))
print(precision_score(y_test, y_predict, average="weighted"))

如果我不使用任何优化 (remove stop words, remove punctuation, stem words, lemmatize words)，我会在每个参数中获得大约 95% 的结果。如果我使用这些优化，准确率、f1 分数和精度会急剧下降到 50-60%。召回函数保持在 95% 不变。

为什么会这样？我错在哪里？我是否正确计算了这些参数？还是这是正常行为？

【问题讨论】：

通常“优化”意味着用一件事换另一件事，例如训练速度的准确性。你期待什么？
如果我打电话给他们features，你会试着告诉我为什么会有这种行为吗？
我会尝试一次添加一个优化，看看它们的效果是什么。如果有特定的原因导致了这种行为，请查看它在做什么。
我一个接一个地添加，得到的结果相同。他们每个人都会减少这些参数。
请用数据集添加完整的代码（优化和不优化）。

标签： python machine-learning classification text-classification

【解决方案1】：

我刚刚发现出了什么问题：欠拟合。我进行了交叉验证

scores = cross_val_score(model, X_train, y_train, cv=10, scoring='accuracy')

现在一切都很好，我得到了我期望的结果。

【讨论】：