FutureWarning:Function get_feature_names is deprecated;get_feature_names is deprecatedin1.0and will be removedin1.2.Please use get_feature_names_out instead.warnings.warn(msg,category=FutureWarning) 场景描述: 这个警告
简介:【Python】已解决:FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is deprecated 已解决:FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. Please use get_feature_names_out instead. warnings.warn...
1#调用tf-idf包,运算tfidf23fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformer45transformer=TfidfTransformer()6tfidf=transformer.fit_transform(textVector)#传入字符串数组78importpandas9TFIDFDataFrame=pandas.DataFrame(tfidf.toarray())10TFIDFDataFrame.columns=countVectorizer.get_feature_names()#把列名...
get_feature_names() print("Number of features: {}".format(len(feature_names))) print("First 20 features:\n{}".format(feature_names[:20])) print("Features 20010 to 20030:\n{}".format(feature_names[20010:20030])) print("Every 2000th feature:\n{}".format(feature_names[::2000])) ...
print(tfidf_vectorizer.get_feature_names_out()) 3、组合中英文特征提取 如数据集中同时包含中文和英文文本数据,可以分别对中英文数据进行特征提取,然后使用诸如hstack方法(来自scipy.sparse)将两者的特征矩阵合并起来,以便在机器学习模型中使用。对于包含中文和英文的混合数据,特征提取变得更加复杂,因为需要同时考虑中文...
get_feature_names() #可视化主题模型 n_top_words = 10 topic_summaries = [] for i, topic_dist in enumerate(topic_word): topic_words = numpy.array(vocab)[numpy.argsort(topic_dist)][:-(n_top_words+1):-1] topic_summaries.append(' '.join(topic_words) 三、建模 文本分类框架的最后一步...
tv.get_feature_names: 这个文本有哪些词汇,用get_feature_names()函数,按照水平排好了。 X_train.toarray: 以刘邦在X_train_1中的数为例 tf = 2 idf = log((4+1)/(4+1))+1 = 1 结果为:tf*idf = 2*1=2 X_test.toarray: 同X_train.toarry ...
DictVectorizer.get_feature_names() 返回类别名称 vector:向量 矩阵matrix 二维数组 向量 学习投入 一维数组 父类:转换器类 返回sparse矩阵 sparse稀疏 将非零值 按位置表示出 节省内存 - 提高加载效率 2.1 应用 我们对以下数据进行特征提取: [{'city':'北京','temperature':100} ...
print(encoder.get_feature_names_out(input_features=['颜色', '大小'])) 3、二进制编码 二进制编码(Binary Encoding)是处理类别型特征的一种方法,它是一种介于独热编码(One-Hot Encoding)和标签编码(Label Encoding)之间的方法。二进制编码首先将类别特征转换为整数,然后将这些整数转换为二进制形式,最后将二进...
print("特征名称:n", vectorizer.get_feature_names_out()) 2、图像特征提取 对于图像数据,可以使用Scikit-learn的PCA(主成分分析)进行降维,从而提取主要特征。 from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np 创建示例图像数据(假设每个图像是一个向量) ...