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。
'dog', 'fish']})# 创建OneHotEncoder实例encoder = OneHotEncoder()# 拟合并转换数据encoded_data = encoder.fit_transform(data[['animal']])# 获取特征名(使用新的方法)feature_names = encoder.get_feature_names_out(['animal'])print(feature_names)# 转换为DataFrame...
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 ...
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 ...
print(vectorizer.get_feature_names_out()) # 查看数值型特征 print(X.toarray()) 2、特征提取 将原始文本转换为模型可以理解的格式,通常是数值型特征向量。最常用的方法是词袋模型(Bag of Words, BoW)和TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)。
print("特征名字:", transfer.get_feature_names_out()) # 打印特征名字 return None if __name__ == '__main__': dict_demo() 输出: 返回的结果: (0, 1) 1.0 (0, 3) 100.0 (1, 0) 1.0 (1, 3) 60.0 (2, 2) 1.0 (2, 3) 30.0 ...
print(transfer.get_feature_names_out()) print(trans_data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 使用sparse矩阵没有显示0数据,节约了内存,更为简洁,这一点比ndarray矩阵更好。 2.英文文本特征提取 文本特征提取使用的是CountVectorizer文本特征提取模型,这里准备了一段英文文本(I have a...
Startup.get_feature_plugin_info } func = func_dict.get(file_type) if func is None: return None, None return func_execption_retry_policy(GET_STARTUP_INTERVAL, MAX_TIMES_GET_STARTUP, func) @staticmethod @ops_conn_operation def get_cfg_info(ops_conn=None): items = ['current-cfg-file'...
# clf=tree.DecisionTreeClassifier()clf=tree.DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')clf=clf.fit(dummyX,dummyY)print("clf: "+str(clf))# Visualize modelwithopen("allElectronicInformationGainOri.dot",'w')asf:f=tree.export_graphviz(clf,feature_names=vec.get_feature_names(),out_file=f)oneRow...
#toarray()方法可以将sparse矩阵转成二维数组print("data_new:\n",data_new.toarray())print("特征值名称:\n",transfer.get_feature_names_out())if__name__=="__main__":count_chinese_demo() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...