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: 这个警告通常出现在使用ColumnTransformer或OneHotEncoder等转换器,并尝试调用get_feature_names方法时。
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...
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out() feature_matrix = X.toarray() # 打印结果 print("特征名:", feature_names) print("特征矩阵:\n", feature_matrix) 3)特征向量化 在中文文本处理完成分词和去除停用词之后,接下来的步骤是将文本转换成一种机器学习算法可以处理的数值形式。 import jieba ...
fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer corpus=["This is a sample text for text extraction and feature word identification.","Text mining is an important task in natural language processing.",]vectorizer=TfidfVectorizer()X=vectorizer.fit_transform(corpus)feature_names=vectorizer.get_f...
get_feature_names()可看到所有文本的关键字 vocabulary_可看到所有文本关键字和其位置 toarray()可以看到词频矩阵的结果 TfidfTransformer是统计CountVectorizer中每个词语的tf-idf权值 TfidfVectorizer可以把CountVectorizer、TfidfTransformer合并起来,直接生成tfidf值 ...
feature_names=vect.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[:...
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(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...
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) ...