ML之LoR:利用pipeline对fetch_20newsgroups数据集(文本抽取TfidfVectorizer)采用SVC算法(GSCV)实现多分类 ML之NB:利用朴素贝叶斯NB算法(CountVectorizer+不去除停用词)对fetch_20newsgroups数据集(20类新闻文本)进行分类预测、评估...
fetch_20newsgroups(20类新闻文本)数据集的使用方法 ML之LoR:利用pipeline对fetch_20newsgroups数据集(文本抽取TfidfVectorizer)采用SVC算法(GSCV)实现多分类 https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/108284947 ML之NB:利用朴素贝叶斯NB算法(CountVectorizer+不去除停用词)对fetch_20newsgroups数据集(20类新闻...
fetch_20newsgroups(20类新闻文本)数据集的使用方法 ML之LoR:利用pipeline对fetch_20newsgroups数据集(文本抽取TfidfVectorizer)采用SVC算法(GSCV)实现多分类 ML之NB:利用朴素贝叶斯NB算法(CountVectorizer+不去除停用词)对fetch_20newsgroups数据集(20类新闻文本)进行分类预测、评估...
1. fetch_20newsgroups(data_home=None, # 文件下载的路径2. subset='train', # 加载那一部分数据集 train/test3. categories=None, # 选取哪一类数据集[类别列表],默认20类4. shuffle=True, # 将数据集随机排序5. random_state=42, # 随机数生成器6. remove=(), # ('headers','footers','quotes'...
fetch_20newsgroups(20类新闻文本)数据集的使用方法 ML之LoR:利用pipeline对fetch_20newsgroups数据集(文本抽取TfidfVectorizer)采用SVC算法(GSCV)实现多分类 ML之NB:利用朴素贝叶斯NB算法(CountVectorizer+不去除停用词)对fetch_20newsgroups数据集(20类新闻文本)进行分类预测、评估...
fetch_20newsgroups(20类新闻文本)数据集的简介 20 newsgroups数据集18000多篇新闻文章,一共涉及到20种话题,所以称作20newsgroups text dataset,分为两部分:训练集和测试集,通常用来做文本分类,均匀分为20个不同主题的新闻组集合。20newsgroups数据集是被用于文本分类、文本挖据和信息检索研究的国际标准数据集之一。