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。
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 ...
get_feature_names() print_top_words(lda, tf_feature_names, n_top_words) 关键词表输出无误后,我们尝试对提取的主题进行可视化: 先导入主题模型可视化pyLDAvis库和机器学习sklearn库,再调用enable_notebook让可视化结果可以在notebook中显示。 import pyLDAvis import pyLDAvis.sklearn pyLDAvis.enable_notebook()...
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 ...
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...
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} ...
DictVectorizer.get_feature_names() 返回类别名称 DictVectorizer.transform(X) 按照原先的标准转换 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer dict = DictVectorizer()
print(poly.get_feature_names(['x1', 'x2']))# 输出: ['x1', 'x2', 'x1^2', 'x1 x2', 'x2^2'] 这些生成的特征可以为机器学习模型提供额外的信息,潜在地提高其性能。 3、FunctionTransformer FunctionTransformer是Scikit-...
print("Feature Names:", tfidf_vectorizer.get_feature_names_out()) print("TF-IDF Matrix:\n", X_tfidf.toarray()) 五、情感分析 情感分析是一种常见的自然语言处理任务,用于识别文本的情感极性。我们将使用NLTK的VADER情感分析器来实现这一任务。
CountVectorizer将生成一个矩阵a[M][N],共M个文本语料,N个单词,比如a[i][j]表示单词j在i类文本下的词频。再调用fit_transform()函数计算各个词语出现的次数,get_feature_names()函数获取词库中的所有文本关键词。 计算result.txt文本的词频代码如下,下表是表1数据集被中文分词、数据清洗后的结果,如下所示。