cherry 2.0 - 极易文本分类库 发布了

cherry 是一个基于 sklearn 的简单易用的文本分类库，Github 地址

• 无需机器学习知识，开箱即用，定制简单

  cherry 自带两个预训练模型，使用预训练模型进行分类只需一行代码。使用自己的数据集进行定制训练也只需要十行代码。同时 cherry 支持自定义分词算法，分类算法以及 stop words 词库。

• 高精确率，召回率

  在小型数据集（ 4 个类别 共 1000 条 数据）平均达到 96% 精确率以及召回率。在大型数据集（ 9 个类别 共 5 万条 数据，数据来自这里）平均达到 97% 精确率以及召回率。

   precision recall f1-score support 0 0.98 1.00 0.99 44 1 0.96 0.88 0.92 52 2 0.90 0.96 0.93 49 3 1.00 1.00 1.00 45 

  accuracy 0.96 190 macro avg 0.96 0.96 0.96 190 weighted avg 0.96 0.96 0.96 190

• 支持多种自定义算法

  定制模式下，支持 sklearn 中所有特征工程函数以及分类器。并可以通过 search() 找出特定数据集的最优算法以及参数。

• 可视化

  轻松绘制学习曲线图像，判断模型是否过拟合或者欠拟合。

  

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