Python实现可视化中文本分类的详细教程【教程】

中文文本分类关键在数据预处理、特征选择和结果可视化三环节；需用jieba分词、权威停用词表、TfidfVectorizer向量化，搭配朴素贝叶斯与分层交叉验证，并通过混淆矩阵、指标柱状图和关键词词云诊断模型性能。

用Python做中文文本分类并可视化，关键不在代码多复杂，而在数据预处理、特征选择和结果呈现三个环节是否到位。中文不像英文有天然空格分词，直接套用英文流程会失败；可视化也不只是画个准确率柱状图，得让人一眼看出模型在哪类上强、在哪类上弱。

中文分词与文本向量化

不能跳过分词这步。jieba是最常用且对中文友好的库，停用词表建议用哈工大或百度开源的版本，别自己手写几个“的”“了”就完事。

• 安装并基础使用：red">pip install jieba，然后用 jieba.lcut(text) 得到词列表
• 去除停用词：加载停用词文件后，用列表推导式过滤，例如 [w for w in words if w not in stopwords]
• 向量化推荐 TfidfVectorizer，设 tokenizer=jieba.lcut 和 token_pattern=None，避免正则干扰中文切分
• 注意 max_features 别设太大（比如5000以内），否则稀疏矩阵爆炸，训练慢还容易过拟合

模型训练与交叉验证

中文短文本（如新闻标题、评论）特征稀疏，朴素贝叶斯（MultinomialNB）往往比BERT微调更稳、更快，适合入门和 baseline 对比。

• 用 sklearn.model_selection.StratifiedKFold 做分层K折，保证每类样本在每折里比例一致
• 训练时用 cross_val_score 直接返回各折准确率，顺便算标准差看稳定性
• 别只看整体准确率——加一句 classification_report(y_true, y_pred)，看清每类的precision/recall/f1
• 如果某类f1特别低（比如“娱乐”类召回只有0.4），大概率是该类样本少或关键词太泛，得回头检查数据分布

分类结果可视化：不只是画图

可视化目标是帮人快速诊断问题，不是炫技。重点展示三类图：混淆矩阵热力图、各类指标柱状图、关键词权重词云（可选）。

Android应用程序消息处理机制分析 中文WORD版

Android应用程序是通过消息来驱动的，系统为每一个应用程序维护一个消息队例，应用程序的主线程不断地从这个消息队例中获取消息（Looper），然后对这些消息进行处理（Handler），这样就实现了通过消息来驱动应用程序的执行，本文将详细分析Android应用程序的消息处理机制。有需要的朋友可以下载看看

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• 混淆矩阵用 seaborn.heatmap(confusion_matrix(y_true, y_pred), annot=True, fmt='d')，加 xticklabels 和 yticklabels 显示类别名
• 把 classification_report 输出转成 DataFrame，用 matplotlib.barh() 横向画 precision/recall/f1，三组并排更易对比
• 想看模型“怎么看”的？用 TfidfVectorizer.get_feature_names_out() + 模型 coef_ 提取每类最重要的20个词，再用 wordcloud 生成词云（注意中文字体路径要指定）

完整流程小提示

跑通一次不难，但实际中容易卡在编码、路径、字体这些细节上。

• 读CSV务必加 encoding='utf-8-sig'，防Windows记事本BOM头乱码
• 保存图片用 plt.savefig('xxx.png', bbox_inches='tight')，避免标签被截
• 中文显示不出？在绘图前加两行：plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS'] 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
• 数据量小（

基本上就这些。不复杂但容易忽略——分词干净、向量合理、评估全面、图说清楚，中文文本分类的可视化分析就能真正帮上忙。

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