【摘 要】
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集成算法是机器学习的众多发展方向的一个分支,集成算法的模型和普通的机器学习方法相同,都是通过样本集训练得到分类模型,区别在于一般机器学习算法只产生一个模型而集成算法是多个模型的集合,并通过一定规范将它们结合起来,作为最终分类模型的输出。在量化金融研究中心项目实习期间利用requests库、selenium库的爬虫获取财经类样本,后加入了对人民网、新华网等新闻网站抓取丰富了新闻数量和种类,使用jie
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集成算法是机器学习的众多发展方向的一个分支,集成算法的模型和普通的机器学习方法相同,都是通过样本集训练得到分类模型,区别在于一般机器学习算法只产生一个模型而集成算法是多个模型的集合,并通过一定规范将它们结合起来,作为最终分类模型的输出。在量化金融研究中心项目实习期间利用requests库、selenium库的爬虫获取财经类样本,后加入了对人民网、新华网等新闻网站抓取丰富了新闻数量和种类,使用jieba分词工具对新闻文本分词,根据停用词表剔除低贡献词语。集成算法的初级分类器选择朴素贝叶斯、决策树、支持向量机,次级分类器选择逻辑回归。将本Stacking集成算法的分类预测结果与bagging集成算法的随机森林(项目前期曾尝试用随机森林进行文本分类)进行对比,效果优于随机森林算法的新闻预测分类结果。本研究以Django为系统开发框架,搭建新闻分类系统,系统主要功能新闻分类展示、搜索、历史记录、在线分类;管理功能发布新闻、新闻管理、用户管理等内容。使众多新闻网站新闻交叉问题得到改善,避免了重复浏览相同新闻内容;同时目前国内利用集成算法Stacking对文本分类的研究较少,本研究弥补了这方面的不足。
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