如何使用 SVM 预测多类情感分析问题中的所有类？

好吧，我正在制作一个情感分析分类器，我有三个类别/标签：积极、中性和消极。我的训练数据的形状是 (14640, 15)，其中

negative    9178
neutral     3099
positive    2363

我对数据进行了预处理，使其标准化，并将词袋词向量化技术应用于 Twitter 文本，使其可馈送到模型中，模型大小为 (14640, 1000)。由于 Y 表示标签采用文本形式，因此我应用了 LabelEncoder，以便可以将其放在一行中。像这样 -

[1 2 1 ... 1 0 1]

这就是我分割数据集的方式 -

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(bow, Y, test_size=0.3, stratify=Y, random_state=42)
print(X_train.shape,Y_train.shape)
print(X_test.shape,Y_test.shape)

out:(10248, 1000) (10248,)
(4392, 1000) (4392,)

stratify=y将不平衡的数据转化为适当的加权形式。对于分类器部分，我使用了 SVM -

svc = svm.SVC(kernel='linear', C=1, probability=True, class_weight='balanced').fit(X_train, Y_train) 
prediction = svc.predict_proba(X_test) 
prediction_int = prediction[:,1] >= 0.3 
prediction_int = prediction_int.astype(np.int) 
print(prediction_int)
print('Precision score: ', precision_score(Y_test, prediction_int, average=None))
print('Accuracy Score: ', accuracy_score(Y_test, prediction_int))

out:[0 0 0 ... 1 0 0]
Precision score:  [0.74185137 0.50075529 0.        ]
Accuracy Score:  0.6691712204007286
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/metrics/classification.py:1437: UndefinedMetricWarning: Precision is ill-defined and being set to 0.0 in labels with no predicted samples.
  'precision', 'predicted', average, warn_for)

@desertnaut 帮我决定了很多，实际问题是什么，最后，我看到分类器无法预测第三类。你可以看到我已经打印出来了prediction_int它没有显示任何2指数。而且，它与实际标签相去甚远。我担心分类过程中是否出现任何错误。这个分类器是我为二元分类而制作的，我认为我不需要为多类分类而更改它。你们中有人能帮我解决这个问题吗？

问题是您使用的 Predict_proba 方法用于二元分类。在多分类中，它给出每个类别的概率。

您不能使用此命令：

prediction_int = prediction[:,1] >= 0.3 

有关更多信息，您可以查看类似的帖子：多类分类和概率预测 https://stackoverflow.com/questions/50131032/multiclass-classification-and-probability-prediction

Update

我只是在将所有预测函数更改为这一行之后才做到的 -

pred = svc.predict(X_test)  

正如他所说，以前我使用的是我的二元分类预测系统。现在这个predict可以对所有 3 个标签进行分类。所以，我的精确度和召回率现在工作得很好。