Text Classification using Naive Bayes.ipynb

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    "#Various models required\n",
    "import numpy as np\n",
    "import pandas as pd\n",
    "import operator\n",
    "import os,sys\n",
    "from sklearn import model_selection\n",
    "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
    "import re,string\n",
    "import math\n",
    "import re"
   ]
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    "#Stop Words\n",
    "stop_word=[\"a\",\"will\",\"about\",\"above\",\"after\",\"can\",\"again\",\"against\",\"all\",\"am\",\"an\",\"and\",\"any\",\"are\",\"as\",\"at\",\"be\",\"because\",\"been\",\"before\",\"being\",\"below\",\"between\",\"both\",\"but\",\n",
    "\"by\",\"could\",\"did\",\"do\",\"does\",\"doing\",\"down\",\"during\",\"each\",\"few\",\"for\",\"from\",\"further\",\"had\",\"has\",\"have\",\"having\",\"he\",\"he'd\",\"he'll\",\"he's\",\"her\",\n",
    "\"here\",\"here's\",\"hers\",\"herself\",\"him\",\"himself\",\"his\",\"how\",\"how's\",\"i\",\"i'd\",\"i'll\",\"i'm\",\"i've\",\"if\",\"in\",\"into\",\"is\",\"it\",\"it's\",\"its\",\"itself\",\"let's\",\"me\",\n",
    "\"more\",\"most\",\"my\",\"myself\",\"nor\",\"of\",\"on\",\"once\",\"only\",\"or\",\"other\",\"ought\",\"our\",\"ours\",\"ourselves\",\"out\",\"over\",\"own\",\"same\",\"she\",\n",
    "\"she'd\",\"she'll\",\"she's\",\"not\",\"should\",\"so\",\"some\",\"such\",\"than\",\"that\",\"that's\",\"the\",\"their\",\"theirs\",\"them\",\"themselves\",\"then\",\"there\",\"there's\",\n",
    "\"these\",\"they\",\"they'd\",\"they'll\",\"they're\",\"they've\",\"this\",\"those\",\"through\",\"to\",\"too\",\"under\",\"until\",\"up\",\"very\",\"was\",\"we\",\"we'd\",\n",
    "\"we'll\",\"we're\",\"we've\",\"were\",\"what\",\"what's\",\"when\",\"when's\",\"where\",\"where's\",\"which\",\"while\",\"who\",\"who's\",\"whom\",\"why\",\"why's\",\"with\",\n",
    "\"would\",\"you\",\"you'd\",\"you'll\",\"you're\",\"you've\",\"your\",\"yours\",\"yourself\",\"yourselves\"]"
   ]
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    "X  =[] \n",
    "Y = []\n",
    "for category in os.listdir('C:/Users/b51gh/Desktop/ML and DS/38. Project. Text Classification/20_newsgroups'):\n",
    "    for document in os.listdir('C:/Users/b51gh/Desktop/ML and DS/38. Project. Text Classification/20_newsgroups/'+category):\n",
    "        with open('C:/Users/b51gh/Desktop/ML and DS/38. Project. Text Classification/20_newsgroups/'+category+'/'+document, \"r\") as f:\n",
    "            X.append((document,f.read()))\n",
    "            Y.append(category)\n",
    "X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,random_state=1)\n"
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      "text/plain": [
       "('38728',\n",
       " 'Xref: cantaloupe.srv.cs.cmu.edu comp.graphics:38728 comp.os.msdos.misc:13170 comp.sys.ibm.pc.hardware:61214 comp.sys.ibm.pc.misc:34438 sci.electronics:54160\\nNewsgroups: comp.graphics,comp.os.msdos.misc,comp.sys.ibm.pc.hardware,comp.sys.ibm.pc.misc,sci.electronics\\nPath: cantaloupe.srv.cs.cmu.edu!crabapple.srv.cs.cmu.edu!fs7.ece.cmu.edu!europa.eng.gtefsd.com!howland.reston.ans.net!wupost!cs.utexas.edu!uunet!pipex!uknet!brunel!ee90dhg\\nFrom: ee90dhg@brunel.ac.uk (Dominic H Goode)\\nSubject: VGA Feature Connector\\nMessage-ID: <C5ztun.1Js@brunel.ac.uk>\\nOrganization: Brunel University, Uxbridge, UK\\nX-Newsreader: TIN [version 1.1 PL8]\\nDate: Sat, 24 Apr 1993 15:03:56 GMT\\nLines: 75\\n\\nOrganization: Brunel University, Uxbridge, UK\\nSummary: \\nKeywords: \\n\\n\\nSubject: Video Feature Connector\\nNewsgroups: comp.sys.ibm.pc.hardware, comp.sys.ibmpc.misc, sci.electronics\\nOrganization: Brunel University, Uxbridge, UK\\nSummary: \\nKeywords: \\nX-Newsreader: TIN [version 1.1 PL8]\\n\\nDoes anyone know how the VGA video feature connector operates? I\\nwould like to know which of the pins are inputs, which are outputs,\\nand which are bidirectional (if any - and how the direction is\\nselected).\\n\\nI have found a pinout for the connector:\\n\\nVideo Feature Connector Pinouts.\\n\\nPin     Name   Function\\n1       PD0    Dac Pixel data bit 0\\n2       PD1                   bit 1\\n3       PD2                   bit 2\\n4       PD3                       3\\n5       PD4                       4\\n6       PD5                       5\\n7       PD6                       6\\n8       PD7                       7\\n9       -      Dac Clock\\n10      -      Dac Blanking\\n11      -      Horizontal Sync\\n12      -      Vertical Sync\\n13      -      Ground\\n\\n14      -      Ground\\n15      -      Ground\\n16      -      Ground\\n17      -      Select Internal Video\\n18      -      Select Internal Sync\\n19      -      Select Internal Dot Clock\\n20      -      Not Used\\n21      -      Ground\\n22      -      Ground\\n23      -      Ground\\n24      -      Ground\\n25      -      Not Used\\n26      -      Not Used\\n\\nAnd I assume that pins 1 - 12 are outputs, and 17 - 19\\nare inputs. Is this correct?\\n\\nThe reason is this - I have a Rombo Media Pro+ video\\ndigitising card. It chroma keys its output into the vga\\nmonitor signal. However, although it is supposed to work\\nwith an ET-4000 with Hi-colour RAMDAC, the colours on screen\\nbehave as if the top 2 bits of colour information are missing,\\nand red, green, blue signals are swapped around.\\nRombo has suggested that this may be due to insufficient\\nbuffering on the feature connector outputs, and is happy to\\nsell me a buffer device for 50 pounds.\\nI would rather save about 45 pounds, and build my own. I assume\\nit would require (for example) a 74F244 buffer IC (or two).\\n\\nCan anyone help? Any information on the feature connector would\\nbe highly appreciated!\\n\\nPlease could you reply by email :\\n\\nee90dhg@brunel.ac.uk\\n\\nbecause I am at home (easter holidays) and a 300 baud modem\\nis slow for reading news!\\n\\n')"
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    "X_train[0]"
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    "#dictionary containing frequency of each word occurring in all documents\n",
    "train_data={}\n",
    "for i in range(len(X_train)):\n",
    "    doc_text=X_train[i][1].lower()\n",
    "    words=re.split(r'\\W+',doc_text)\n",
    "    for j in words:\n",
    "        if (j in stop_word) or len(j)<=2 or not(j.isalpha()):\n",
    "            continue\n",
    "        if j in train_data:\n",
    "            train_data[j]+=1\n",
    "        else:\n",
    "            train_data[j]=1\n"
   ]
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    {
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       "[('edu', 123317),\n",
       " ('cmu', 39343),\n",
       " ('com', 37674),\n",
       " ('news', 25632),\n",
       " ('srv', 24299),\n",
       " ('cantaloupe', 19566),\n",
       " ('net', 19082),\n",
       " ('message', 16512),\n",
       " ('subject', 16164),\n",
       " ('lines', 15666),\n",
       " ('date', 15592),\n",
       " ('apr', 15392),\n",
       " ('newsgroups', 15304),\n",
       " ('path', 15297),\n",
       " ('organization', 14880),\n",
       " ('state', 14149),\n",
       " ('gmt', 13325),\n",
       " ('ohio', 11940),\n",
       " ('one', 11920),\n",
       " ('writes', 11007),\n",
       " ('article', 10034),\n",
       " ('references', 9785),\n",
       " ('comp', 9685),\n",
       " ('talk', 9306),\n",
       " ('misc', 8989),\n",
       " ('ans', 8366),\n",
       " ('howland', 8279),\n",
       " ('reston', 8269),\n",
       " ('sender', 8236),\n",
       " ('don', 7987),\n",
       " ('people', 7840),\n",
       " ('like', 7740),\n",
       " ('university', 7478),\n",
       " ('just', 7469),\n",
       " ('posting', 7306),\n",
       " ('nntp', 6964),\n",
       " ('mps', 6941),\n",
       " ('know', 6866),\n",
       " ('sci', 6683),\n",
       " ('host', 6647),\n",
       " ('get', 6436),\n",
       " ('zaphod', 6267),\n",
       " ('usenet', 6245),\n",
       " ('think', 6218),\n",
       " ('may', 6161),\n",
       " ('politics', 5991),\n",
       " ('alt', 5952),\n",
       " ('also', 5767),\n",
       " ('windows', 5697),\n",
       " ('rutgers', 5384),\n",
       " ('time', 5382),\n",
       " ('use', 5240),\n",
       " ('harvard', 5214),\n",
       " ('new', 5195),\n",
       " ('near', 5159),\n",
       " ('eng', 5146),\n",
       " ('rec', 4826),\n",
       " ('crabapple', 4678),\n",
       " ('good', 4675),\n",
       " ('soc', 4668),\n",
       " ('sei', 4661),\n",
       " ('noc', 4642),\n",
       " ('system', 4637),\n",
       " ('xref', 4580),\n",
       " ('well', 4579),\n",
       " ('das', 4553),\n",
       " ('cis', 4377),\n",
       " ('now', 4376),\n",
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       " ('org', 4117),\n",
       " ('europa', 4088),\n",
       " ('gtefsd', 4074),\n",
       " ('god', 4068),\n",
       " ('religion', 4051),\n",
       " ('ece', 4023),\n",
       " ('world', 4018),\n",
       " ('way', 4008),\n",
       " ('uunet', 3992),\n",
       " ('say', 3940),\n",
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       " ('first', 3916),\n",
       " ('christian', 3882),\n",
       " ('make', 3872),\n",
       " ('much', 3857),\n",
       " ('many', 3836),\n",
       " ('gov', 3807),\n",
       " ('right', 3800),\n",
       " ('rochester', 3716),\n",
       " ('distribution', 3568),\n",
       " ('club', 3476),\n",
       " ('max', 3475),\n",
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       " ('sun', 3314),\n",
       " ('ibm', 3308),\n",
       " ('magnesium', 3283),\n",
       " ('gatech', 3278),\n",
       " ('said', 3278),\n",
       " ('used', 3267),\n",
       " ('want', 3257),\n",
       " ('anyone', 3253),\n",
       " ('reply', 3250),\n",
       " ('culture', 3209),\n",
       " ('udel', 3199),\n",
       " ('utexas', 3170),\n",
       " ('need', 3097),\n",
       " ('sys', 3050),\n",
       " ('work', 2990),\n",
       " ('nasa', 2972),\n",
       " ('really', 2960),\n",
       " ('uiuc', 2937),\n",
       " ('something', 2918),\n",
       " ('please', 2886),\n",
       " ('computer', 2814),\n",
       " ('problem', 2804),\n",
       " ('since', 2791),\n",
       " ('sura', 2780),\n",
       " ('believe', 2734),\n",
       " ('back', 2724),\n",
       " ('graphics', 2720),\n",
       " ('still', 2696),\n",
       " ('netcom', 2622),\n",
       " ('usa', 2613),\n",
       " ('hardware', 2605),\n",
       " ('off', 2591),\n",
       " ('years', 2580),\n",
       " ('government', 2536),\n",
       " ('mac', 2532),\n",
       " ('help', 2526),\n",
       " ('going', 2516),\n",
       " ('information', 2499),\n",
       " ('find', 2487),\n",
       " ('year', 2483),\n",
       " ('take', 2483),\n",
       " ('using', 2445),\n",
       " ('point', 2431),\n",
       " ('might', 2408),\n",
       " ('last', 2406),\n",
       " ('question', 2399),\n",
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       " ('number', 2194),\n",
       " ('software', 2188),\n",
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       " ('usc', 2179),\n",
       " ('someone', 2160),\n",
       " ('cso', 2147),\n",
       " ('uucp', 2143),\n",
       " ('case', 2116),\n",
       " ('data', 2105),\n",
       " ('doesn', 2096),\n",
       " ('look', 2091),\n",
       " ('forsale', 2083),\n",
       " ('access', 2079),\n",
       " ('thing', 2070),\n",
       " ('got', 2048),\n",
       " ('let', 2046),\n",
       " ('cwru', 2025),\n",
       " ('guns', 2018),\n",
       " ('fact', 2009),\n",
       " ('part', 2005),\n",
       " ('long', 1984),\n",
       " ('law', 1966),\n",
       " ('bit', 1958),\n",
       " ('science', 1951),\n",
       " ('come', 1950),\n",
       " ('available', 1950),\n",
       " ('day', 1943),\n",
       " ('john', 1920),\n",
       " ('version', 1912),\n",
       " ('program', 1911),\n",
       " ('atheism', 1909),\n",
       " ('power', 1899),\n",
       " ('drive', 1898),\n",
       " ('columbia', 1897),\n",
       " ('anything', 1885),\n",
       " ('didn', 1873),\n",
       " ('around', 1870),\n",
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       " ('little', 1838),\n",
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       " ('least', 1705),\n",
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    "            output = output + current_xj_probablity\n",
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    "#finds the probability and class prediction for a document and returns the best class acc to best probability\n",
    "def predictSinglePoint(dictionary, x):\n",
    "    classes=list(dictionary.keys())\n",
    "    best_prob=0\n",
    "    first_run=True\n",
    "    for i in classes:\n",
    "        if i in ['total_count','total_doc']:\n",
    "            continue\n",
    "        prob=probability(dictionary,x,i)\n",
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    "            first_run=False\n",
    "            best_class=i      \n",
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    "#stores the value of predicted class in a list called y_pred and returns it\n",
    "def predict(dictionary, X_test):\n",
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    "    for x in X_test:\n",
    "        x_class = predictSinglePoint(dictionary, x)\n",
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    "y_pred_me=predict(dict1,x_test_dataset)"
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      "Score on training data: 0.7865573114622925\n",
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      "[[195   3   0   0   0   0   1   3   3   1   0   1   4   1   3  11   3   3\n",
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      " [  4 153  24  12   6  16   6   2   1   1   2   3   7   5   5   0   0   0\n",
      "    0   1]\n",
      " [  0  19 184  20   4  11   2   5   0   0   0   1   5   1   1   0   0   0\n",
      "    0   0]\n",
      " [  0   9  28 159  30   3  13   3   0   0   0   2  11   2   0   0   0   0\n",
      "    0   0]\n",
      " [  0  10  13  15 192   5  12   4   1   0   1   1   9   2   0   0   0   0\n",
      "    1   0]\n",
      " [  3  42  26   2   3 170   4   4   1   0   0   1   5   3   1   0   0   0\n",
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      " [  1   7   2   8   7   0 195   7   8   2   1   0  11   0   0   0   0   1\n",
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      "    5   1]\n",
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      "    5   1]\n",
      " [  1   9   5  12  12   3   8   7   6   1   0   1 168   2   4   0   0   0\n",
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      "    4   3]\n",
      " [ 24   2   2   1   0   0   1   0   1   1   1   0   0   3   1 184   1   0\n",
      "    1  10]\n",
      " [  0   1   0   0   0   0   3   1   3   2   0   6   0   1   1   0 199   0\n",
      "   27  11]\n",
      " [ 10   2   1   1   1   1   2   2   2   2   0   0   1   0   1   3   3 205\n",
      "   15   6]\n",
      " [  2   1   1   1   0   0   0   1   4   2   0   3   0   6   5   3  38   9\n",
      "  138  14]\n",
      " [ 65   1   0   0   1   0   2   1   3   2   2   3   2   3   6  33  24   2\n",
      "   20  82]]\n",
      "                          precision    recall  f1-score   support\n",
      "\n",
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      "comp.sys.ibm.pc.hardware       0.67      0.61      0.64       260\n",
      "   comp.sys.mac.hardware       0.72      0.72      0.72       266\n",
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      "         rec.motorcycles       0.78      0.86      0.82       293\n",
      "      rec.sport.baseball       0.83      0.84      0.83       245\n",
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      "               sci.crypt       0.90      0.86      0.88       248\n",
      "         sci.electronics       0.65      0.70      0.68       239\n",
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      "  soc.religion.christian       0.78      0.79      0.78       233\n",
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      "\n",
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      "            weighted avg       0.73      0.73      0.73      5000\n",
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   "source": [
    "#Implementing Text Classification using Multinomial Naive Bayes from sklearn\n",
    "from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB\n",
    "from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix,accuracy_score\n",
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    "print(\"Score on training data:\",clf.score(x_train_dataset,Y_train))\n",
    "print(\"Score on testing data:\",clf.score(x_test_dataset,Y_test))\n",
    "print(confusion_matrix(Y_test,y_pred))\n",
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      " [  0   0   0   0   0   0   2   0   2 233   8   0   0   0   0   0   0   0\n",
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    "#Text classification using self implementation\n",
    "from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix,accuracy_score\n",
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