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机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!

阅读:169次 时间:2023-12-22 10:39:51来源:用户
最佳经验
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在机器学习中往往需要对数据集做特征工程,单词计数向量和TF-IDF技术是常见的方法,以下内容是由微蓝经验网用户发布机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿,希望对于用户有一定帮助,为朋友进行解决疑惑,如若想了解更多相关内容,可以向底部移动了解更多与本教程文章相关解决经验方法!

工具与材料

Jupyter

单词计数向量
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    导入相应的模块。

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    创建实验数据。

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    实例化计数向量转化类。

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    对数据做特征工程,将文本数据进行编码。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
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    编码后的数据类型为稀疏矩阵。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
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    使用接口get_feature_names可以得到所有的特征。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
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    为了更加直观的观察的数据,将稀疏矩阵转换为array。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
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    转换结果。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
TF-IDF编码
  1. 1

    导入相应的模块。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
  2. 2

    创建实验数据。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
  3. 3

    实例化TF-IDF类。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
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    特征工程,将数据进行编码。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
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    编码后的数据类型为稀疏矩阵。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
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    为方便观察数据,将其转化为数组显示。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
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    转换结果。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
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    获取样本是否均衡。

    机器学习中怎么对文本做特征工程,的那些事儿!
THE END
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