Gensim을 활용한 문서 분류 모델의 정확도 측정 방법 실습하기
이번 글에서는 Gensim을 사용하여 문서 분류 모델의 정확도를 측정하는 방법에 대해 실습해보겠습니다.
1. 필요한 패키지 설치
Gensim을 사용하기 위해서는 먼저 Gensim 패키지를 설치해야합니다. 아래 명령어를 사용하여 Gensim을 설치하세요.
pip install gensim
또한, 정확도 측정을 위해 필요한 다른 패키지들도 함께 설치해주세요.
2. 데이터 준비
문서 분류 모델의 정확도를 측정하기 위해서는 학습 데이터와 테스트 데이터가 필요합니다. 원하는 데이터셋을 준비하고, 학습 데이터와 테스트 데이터로 나누어주세요.
3. 문서 분류 모델 학습
Gensim을 사용하여 문서 분류 모델을 학습합니다. 학습에 필요한 과정은 아래와 같습니다.
from gensim.models import Doc2Vec
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument
# 학습 데이터를 준비합니다.
train_data = [TaggedDocument(words=doc, tags=[i]) for i, doc in enumerate(train_documents)]
# Doc2Vec 모델을 초기화하고 학습합니다.
model = Doc2Vec(vector_size=100, min_count=2, epochs=40)
model.build_vocab(train_data)
model.train(train_data, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
4. 테스트 데이터로 예측 및 정확도 측정
학습된 모델을 사용하여 테스트 데이터의 카테고리를 예측하고, 이를 실제 카테고리와 비교하여 정확도를 측정합니다.
# 테스트 데이터를 준비합니다.
test_data = [TaggedDocument(words=doc, tags=[i]) for i, doc in enumerate(test_documents)]
# 각 문서의 예측 카테고리를 가져옵니다.
predicted_categories = [model.infer_vector(doc.words) for doc in test_data]
# 실제 카테고리와 예측 카테고리를 비교하여 정확도를 계산합니다.
accuracy = sum([1 for i, doc in enumerate(test_data) if model.docvecs.most_similar([predicted_categories[i]])[0][0] == doc.tags[0]]) / len(test_data)
print(f"Accuracy: {accuracy}")
마무리
이번 글에서는 Gensim을 사용하여 문서 분류 모델의 정확도를 측정하는 방법에 대해 소개하였습니다. 정확한 모델 평가를 위해 학습 데이터와 테스트 데이터를 준비하고, 정확도를 계산하기 위한 과정을 실습하였습니다. Gensim의 다양한 기능을 활용하여 문서 분류 모델을 성능 개선해보세요!
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