本文介绍了一种利用机器学习技术对GitHub Issue进行标签预测的方法。首先，通过对下载的issue数据进行预处理，包括数据加载、格式查看、标签分布统计、标签映射和过滤，以及区分标注和未标注数据。接着，对数据进行清洗，包括去除重复项和可视化文本长度分布。随后，将数据划分为训练集、验证集和测试集，并准备训练切片。最后，通过训练朴素贝叶斯模型，并可视化不同训练样本量下的模型性能（F1分数），验证了模型在预测GitHub Issue标签方面的有效性，并对自定义数据进行了预测验证。

🗂️ **数据准备与预处理**：文章首先处理了包含标题、描述、标签等属性的GitHub Issue数据，重点在于处理标签缺失的情况。通过加载JSONL文件，检查数据格式，并对标签进行映射和过滤，将原始标签转换为更易于处理的格式，同时区分了已标注和未标注的数据，为后续模型训练奠定基础。

📊 **数据洞察与清洗**：在数据预处理阶段，文章进行了数据去重，并可视化了issue文本长度的分布，发现其呈现长尾特征。这一步骤有助于理解数据的整体情况，并为后续的数据切分和模型训练提供依据，确保数据的质量和代表性。

⚖️ **训练集划分与平衡**：为了构建有效的机器学习模型，文章采用了`balanced_split`函数，并结合`MultiLabelBinarizer`对数据进行了多标签二值化处理。通过 iterative_train_test_split 确保了训练集、验证集和测试集在类别分布上的平衡，为模型训练提供了可靠的数据基础。

🚀 **模型训练与性能评估**：文章使用了`CountVectorizer`对文本进行向量化，并基于朴素贝叶斯分类器（`BinaryRelevance`）进行了模型训练。通过对比不同训练样本量下的微平均F1分数，可视化了模型性能与训练数据量之间的关系，直观展示了模型在增加训练数据时性能的提升趋势。

🔍 **预测验证与应用**：最后，文章通过自定义的文本样本，展示了训练好的模型如何预测issue的标签。这一环节验证了模型的实际应用能力，表明该方法能够有效地为未标注的GitHub Issue预测出合理的标签，为issue管理和分类提供了技术支持。

1.一个数量庞大的issue集合，包含了标题和描述等各种属性，有的issue有label标注，但是大部分没有label。现在需要根据拥有label的少量样本数据进行训练，预测没有标注的数据可能的label。

2.第一步：先准备数据。数据可以去这里下载

每一条数据都包含了如下属性：

"url", "title", "body", "labels", "id", "user","state","created_at"

但是，并不是每一条数据的labels都有值。

3.有了数据之后，先查看一下数据的基本格式，并查看数据标注的分布：

df_issues = pd.read_json("./data.jsonl", lines=True)print(df_issues.shape)cols=["url", "title", "body", "labels", "id", "user","state","created_at"]df = df_issues.loc[2,cols].to_frame()print(df)df_issues["labels"] = (df_issues["labels"].apply(lambda x: [meta["name"] for meta in x]))print(df_issues["labels"].head())count = df_issues["labels"].apply(lambda x: len(x)).value_counts().to_frame().Tprint(count)label_counts = df_issues["labels"].explode().value_counts()print(f"number of labels: {len(label_counts)}")labels = label_counts.to_frame().head(10).Tprint(labels)label_map = {"Core: Tokenization": "tokenization",             "New model": "new model",             "Core: Modeling": "model training",             "Usage": "usage",             "Core: Pipeline": "pipeline",             "TensorFlow": "tensorflow or tf",             "PyTorch": "pytorch",             "Examples": "examples",             "Documentation": "documentation"}def filter_labels(x):    return [label_map[label] for label in x if label in label_map]df_issues["labels"] = df_issues["labels"].apply(filter_labels)all_labels = list(label_map.values())print(all_labels)df_counts = df_issues["labels"].explode().value_counts().to_frame().Tprint(df_counts)

4.给数据创建一个新列，区分数据是否有标注：

df_issues["split"] = "unlabeled"mask = df_issues["labels"].apply(lambda x: len(x))>0df_issues.loc[mask, "split"] = "labeled"new_col = df_issues["split"].value_counts().to_frame()print(new_col)for column in ["title","body","labels"]:    print(f"{column} : {df_issues[column].iloc[26][:500]}")df_issues["text"] = df_issues.apply(lambda x:x["title"] + "\n\n" + x["body"], axis=1)

5.去掉数据中重复的条目，并使用可视化工具查看数据中body的分布情况：

len_before = len(df_issues)df_issues = df_issues.drop_duplicates(subset="text")print(f"Removed {len_before - len(df_issues)} duplicate rows")df_issues["text"].str.split().apply(len).hist(bins=np.linspace(0,500,50), grid=False, edgecolor="C0")plt.title("Words per issue")plt.xlabel("Words")plt.ylabel("Number of issues")plt.show()

数据中text列的分布符合长尾特征。

### 6.清洗数据，创建训练集和测试集

mlb = MultiLabelBinarizer()mlb.fit([all_labels])one_hot = mlb.transform([["tokenization", "new model"],["pytorch"]])print(one_hot)def balanced_split(df, test_size=0.5):    ind = np.expand_dims(np.arange(len(df)), axis=1)    labels = mlb.transform(df["labels"])    ind_train, _, ind_test, _ = iterative_train_test_split(ind, labels, test_size=test_size)    return df.iloc[ind_train[:,0]], df.iloc[ind_test[:,0]]df_clean = df_issues[["text", "labels", "split"]].reset_index(drop=True).copy()df_unsup = df_clean.loc[df_clean["split"] == "unlabeled", ["text", "labels"]]df_sup = df_clean.loc[df_clean["split"] == "labeled", ["text", "labels"]]np.random.seed(0)df_train, df_tmp = balanced_split(df_sup, test_size=0.5)df_valid, df_test = balanced_split(df_tmp, test_size=0.5)

7.准备训练切片，并开始训练，可视化不同切片数量下的训练指标：

# 1. 准备训练切片（不同样本量）train_slices = [100, 500, 1000, 2000, len(df_train)]  # 定义不同的训练样本量frac_slices = [0.1, 0.2, 0.32, 0.5, 0.8]results = []# 2. 文本向量化（全局拟合，避免数据泄漏）vectorizer = CountVectorizer(max_features=5000, stop_words="english")X_all = vectorizer.fit_transform(df_clean["text"])mlb = MultiLabelBinarizer()mlb.fit([all_labels])classifier = BinaryRelevance(classifier=MultinomialNB())# 3. 遍历不同训练样本量for i in range(len(frac_slices)):    # 随机选择子集（保持类别平衡）    df_slice = df_train.sample(frac=frac_slices[i])    # 转换为模型输入格式    X_train = vectorizer.transform(df_slice["text"])    y_train = mlb.transform(df_slice["labels"])    # 测试集保持不变    X_test = vectorizer.transform(df_test["text"])    y_test = mlb.transform(df_test["labels"])    # 4. 训练朴素贝叶斯模型    classifier.fit(X_train, y_train)    # 5. 预测并计算F1分数    y_pred = classifier.predict(X_test)    f1 = f1_score(y_test, y_pred, average="micro")  # 使用micro平均处理多标签    slice_size = len(df_train)*frac_slices[i]    results.append({        "train_size": slice_size,        "f1_score": f1    })    print(f"Train size: {slice_size}, F1: {f1:.3f}")    print("\nFinal Classification Report (Full Training Set):")    print(classification_report(        y_test,        classifier.predict(X_test),        target_names=mlb.classes_,        zero_division=0    ))# 6. 可视化结果results_df = pd.DataFrame(results)plt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(results_df["train_size"], results_df["f1_score"], marker="o")plt.xlabel("Training Set Size")plt.ylabel("Micro F1 Score")plt.title("Model Performance vs Training Data Size")plt.grid(True)plt.show()

f1分数根据不同切片数量的分布如下图：

### 8.自定义数据进行预测验证：

sample_texts = [    "Tokenizer throws error with special characters",    "How to fine-tune BERT with PyTorch?"]sample_vec = vectorizer.transform(sample_texts)sample_pred = mlb.inverse_transform(classifier.predict(sample_vec))print("\nSample Predictions:")for text, labels in zip(sample_texts, sample_pred):    print(f"Text: {text[:60]}... -> Labels: {labels}")