基于逻辑回归进行THUCNews文本分类
项目背景
基于逻辑回归（Logistic Regression）进行THUCNews文本分类的项目背景通常包括以下几个方面：
1. 数据集背景
- THUCNews数据集：THUCNews（Tsinghua News Corpus）是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室整理的新闻文本数据集。该数据集包含约84万篇新闻文档，涵盖了14个主流新闻类别，如体育、科技、娱乐、财经等。THUCNews数据集常用于文本分类、信息检索等自然语言处理任务的研究和实验。
- 数据集的重要性：新闻文本分类是自然语言处理（NLP）中的一个经典任务，对于新闻推荐、信息过滤、舆情分析等应用具有重要意义。THUCNews作为一个高质量、大规模的中文新闻数据集，为研究者提供了一个理想的实验平台。
2. 任务背景
- 文本分类任务：文本分类是将文本数据自动分类到预定义类别中的任务。在THUCNews数据集上，文本分类任务的目标是将新闻文档自动分类到对应的14个新闻类别中。
- 逻辑回归的应用：逻辑回归是一种简单但有效的分类算法，尤其适用于二分类问题。通过扩展为多分类逻辑回归（如使用“sof