python - 如何获得朴素贝叶斯功能的重要性？

我有一个评论集，它的类别标签为正/负。我正在将朴素贝叶斯应用于该评论数据集。首先，我要转换成单词袋。这里sorted_data ['Text']是评论，而final_counts是稀疏矩阵

count_vect = CountVectorizer()
final_counts = count_vect.fit_transform(sorted_data['Text'].values)

我将数据分为训练和测试数据集。

X_1, X_test, y_1, y_test = cross_validation.train_test_split(final_counts, labels, test_size=0.3, random_state=0)

我正在应用朴素贝叶斯算法如下

optimal_alpha = 1
NB_optimal = BernoulliNB(alpha=optimal_aplha)

# fitting the model
NB_optimal.fit(X_tr, y_tr)

# predict the response
pred = NB_optimal.predict(X_test)

# evaluate accuracy
acc = accuracy_score(y_test, pred) * 100
print('\nThe accuracy of the NB classifier for k = %d is %f%%' % (optimal_aplha, acc))

这里X_test是测试数据集，其中pred变量为我们提供X_test中的向量是正类还是负类。

X_test形状为（54626行，82343尺寸）

pred的长度是54626

我的问题是我想获得每个向量中概率最高的单词，以便我可以通过单词了解为什么它被预测为阳性或阴性。因此，如何获得每个向量中概率最高的单词？

最佳答案

通过使用coefs_或feature_log_prob_属性，可以使每个单词的重要性超出适合度模型。例如

neg_class_prob_sorted = NB_optimal.feature_log_prob_[0, :].argsort()
pos_class_prob_sorted = NB_optimal.feature_log_prob_[1, :].argsort()

print(np.take(count_vect.get_feature_names(), neg_class_prob_sorted[:10]))
print(np.take(count_vect.get_feature_names(), pos_class_prob_sorted[:10]))

为您的每个班级输出前十个最具预测性的单词。