NLP - 텍스트 분류 (TF-IDF) -

이전 글에서는 데이터를 모델에 적용하기 전에 데이터에 대해 이해하고 정제하는 과정인 데이터 전처리 과정을 진행했다.

이제 전처리된 데이터를 가지고 TF-IDF를 활용한 모델을 구현할 것이다.

TF-IDF를 활용해 문장 벡터를 만들기 위한 TfidfVectorizer를 사용하기 위해서는 입력값이 텍스트로 이루어진 데이터 형태여야 하기 때문에 전처리한 결과 중 numpy배열이 아닌 정제된 텍스트 데이터를 사용해야 한다.

import os
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

DATA_IN_PATH = './data_in/'
DATA_OUT_PATH = './data_out/'
TRAIN_CLEAN_DATA = 'train_clean.csv'

train_data = pd.read_csv(DATA_IN_PATH + TRAIN_CLEAN_DATA)

train_data.head()

reviews = list(train_data['review'])
sentiments = list(train_data['sentiment'])
 
vectorizer = TfidfVectorizer(
            min_df=0.0,
            analyzer="char",
            sublinear_tf=True,
            ngram_range=(1,3),
            max_features=5000
        )
 
X = vectorizer.fit_transform(reviews)

• min_df : 설정한 값보다 특정 토큰의 df값이 더 적게 나오면 벡터화 과정에서 제거
• analyzer : 분석하기 위한 기준 단위(word:단어 하나를 단위로, char:문자 하나를 단위로)
• sublinear_tf : 문서의 단어 빈도 수에 대한 스무딩(smoothing) 여부
• ngram_range : 빈도의 기본 단위를 설정할 n-gram 범위
• max_features : 각 벡터의 최대 길이

X

학습과 검증 데이터셋 분리

해당 입력값을 모델에 적용하기전 학습데이터의 일부를 검증 데이터로 따로 분리하자.

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
 
RANDOM_SEED = 42
TEST_SPLIT = 0.2
 
y = np.array(sentiments);
 
X_train, X_eval, y_train, y_eval = train_test_split(X, y, test_size=TEST_SPLIT, 
                                                    random_state=RANDOM_SEED)

입력값인 X와 정답 라벨을 numpy 배열로 만든 y에 대해 적용해서 학습데이터와 검증데이터로 나누었다.

모델 선언 및 학습

선형 회귀 모델을 만들기 위해 LogisticRegression을 사용하고, class_weight를 'balanced'로 설정해서 각 라벨에 대해 균형 있게 학습할 수 있게 하자.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
 
lgs = LogisticRegression(class_weight = 'balanced')
lgs.fit(X_train, y_train)

C:\Users\nicey.conda\envs\nlp\lib\site-packages\sklearn\linear_model\logistic.py:432: FutureWarning: Default solver will be changed to 'lbfgs' in 0.22. Specify a solver to silence this warning.
FutureWarning)

LogisticRegression(C=1.0, class_weight='balanced', dual=False,
fit_intercept=True, intercept_scaling=1, l1_ratio=None,
max_iter=100, multi_class='warn', n_jobs=None, penalty='l2',
random_state=None, solver='warn', tol=0.0001, verbose=0,
warm_start=False)

검증 데이터로 성능 평가

print("Accuracy : %f" % lgs.score(X_eval, y_eval)) # 검증 데이터로 성능 측정

Accuracy : 0.859600

성능 평가 방법으로 정밀도(precision), 재현율(recall), f1-score, auc 등의 다양한 지표가 있지만 여기서는 정확도(Accuracy)만 측정하였다.

평가 결과 약 86%의 정확도를 보였다. 성능이 생각보다 나오지 않을 때는 하이퍼파라미터를 수정하거나 다른 기법들을 추가해서 성능을 올려보자. 검증 데이터의 성능이 만족할 만큼 나온다면 평가 데이터를 적용하면 된다.

데이터 제출하기

생성한 모델을 활용해 평가 데이터 결과를 예측하고 캐글에 제출할 수 있도록 파일로 저장하자.

우선 전처리한 텍스트 형태의 평가 데이터를 불러오자.

TEST_CLEAN_DATA = 'test_clean.csv'
 
test_data = pd.read_csv(DATA_IN_PATH + TEST_CLEAN_DATA, header=0, delimiter=",")

test_data.head()

해당 데이터를 대상으로 이전에 학습 데이터에 대해 사용했던 객체를 사용해 TF-IDF 값으로 벡터화한다.

testDataVecs = vectorizer.transform(test_data['review'])

백터화할 때 평가 데이터에 대해서는 fit을 호출하지 않고 그대로 transform만 호툴한다.

이미 학습 데이터에 맞게 설정했고, 그 설정에 맞게 평가 데이터도 변환을 하면 된다.

이제 이 값으로 예측한 후 예측값을 하나의 변수로 할당하고 출력해보자.

test_predicted = lgs.predict(testDataVecs)
print(test_predicted)

[1 0 1 ... 0 1 0]

결과를 보면 각 데이터에 대해 긍정, 부정 값을 가지고 있다.

이제 이 값을 캐글에 제출하기 위해 csv 파일로 저장하자. 캐글에 제출하기 위한 데이터 형식은 각 데이터의 고유한 id 값과 결과값으로 구성되어야 한다.

DATA_OUT_PATH = './data_out/'
 
if not os.path.exists(DATA_OUT_PATH):
    os.makedirs(DATA_OUT_PATH)
    
ids = list(test_data['id'])
 
answer_dataset = pd.DataFrame({'id': test_data['id'], 'sentiment': test_predicted})
answer_dataset.to_csv(DATA_OUT_PATH + 'lgs_tfidf_answer.csv', index=False, quoting=3)