在对英文文本进行多分类的时候发现准确率总是卡在60%上不去？

Question

在对英文文本进行多分类的时候发现准确率总是卡在60%上不去，不知道哪里出现了问题

![img](https://img-mid.csdnimg.cn/release/static/image/mid/ask/998271253196192.png "#left")
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

logreg = Pipeline([('vect', CountVectorizer(
                        analyzer='word',
                        ngram_range=(1,4),
                        stop_words=stop_words,
                        max_features=15000)),
                ('tfidf', TfidfTransformer()),
                ('clf', LogisticRegression(n_jobs=1, C=1,max_iter=2000)),
               ])
logreg.fit(X_train, y_train)

y_pred = logreg.predict(X_test)

print('accuracy %s' % accuracy_score(y_pred, y_test))
print(classification_report(y_test, y_pred))

对文本进行了清洗，使用逻辑回归，对词袋调参准确率变化很小

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题优化:

从您提供的代码和描述来看，您已经进行了一些常见的优化尝试，但准确率仍然卡在60%上无法提升。可能存在以下问题：

1. 数据质量问题：首先需要检查数据集的质量。可能存在以下问题：
2. 标签不平衡：检查每个类别的样本数量是否相对均衡。如果某个类别的样本数量远远大于其他类别，模型可能偏向于预测常见类别，导致准确率低。

3. 数据噪音：检查数据集中是否存在错误、重复、缺失等问题。噪音数据可能会干扰模型的训练和预测。

4. 特征选择问题：词袋表示虽然常用，但并不一定适合所有任务。考虑以下优化方法：

5. 尝试其他特征表示方法：例如，使用词嵌入（Word Embedding）模型，如Word2Vec或GloVe，将文本表示为实数向量。词嵌入模型可以更好地捕捉单词之间的语义关系。

6. 考虑其他特征：除了文本本身，是否还有其他相关特征可以使用，如文本长度、单词频率等。

7. 模型选择问题：逻辑回归是一种常用的分类模型，但并不一定适合所有任务。考虑以下优化方法：

8. 尝试其他分类模型：例如，支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等。不同的模型对不同类型的数据和问题具有不同的适应性。

9. 尝试集成方法：使用集成方法如随机森林（Random Forest）或梯度提升（Gradient Boosting）来组合多个模型，以提高准确率。

10. 调参问题：您已经尝试调整了一些模型参数，但可能还有其他参数可以优化。您可以尝试使用网格搜索（Grid Search）或随机搜索（Random Search）来自动搜索最佳参数组合。

11. 样本量不足问题：如果数据集较小，模型可能受到样本量限制，导致准确率无法进一步提高。考虑扩充数据集或使用数据增强技术来增加样本数量。

综上所述, 我建议您采取以下操作:

1. 检查数据质量问题并解决任何发现的问题。
2. 尝试使用其他特征表示方法并比较效果。
3. 尝试其他分类模型或集成方法。
4. 调整相关参数进一步优化模型。
5. 如果数据集较小，考虑增加数据量。

如果您已经尝试了这些优化方法，仍然无法提高准确率，可能需要进一步分析数据集和模型，或者尝试更复杂的技术方法来解决问题。

【相关推荐】

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7784211
• 这篇博客也不错, 你可以看下假设一段公路上，1小时内有汽车经过的概率为96%，那么，30分钟内有汽车经过的概率为
• 您还可以看一下 山猫老师的第2版 软件项目管理实战课程中的 至少提升项目交付效率30%的方法揭秘小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: 【数学建模】模糊综合评价模型中的 指派法（主观性强，但建模中80%都用这个） 部分也许能够解决你的问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^