LR = LogisticRegression(solver='liblinear') LR.fit(X_train, y_train) print('模型的准确度:{}'.format(LR.score(X_test, y_test))) pre = LR.predict(X_test) print("逻辑回归分类") print(len(pre), len(y_test)) print(classification_report(y_test, pre)) #---第五步 评价结果--- d...
首先，一段文本是由段落组成，而各段落又由不同句子组成，句子由词组成，因此单纯从文本结构出发，我们...
第一想法是使用LR进行分类,但是任何算法的输入我们均要求是“数字”,所以我们第一步需要对这个文本进行数字化,那如何数字化呢?我们先想一下人是怎么判断的,如果我们看到有很多武器的名字,可能是一篇军事类的。所以,我们的目的是想通过这篇文章的提取一些关键字,然后对这些关键字进行学习权重分类,那么关键字如何提取?
1、文章关键词提取(可以提取tfidf值前几个作为关键词); 2、文章分类,这个矩阵直接输入到项lsvm,lr等模型(当然要打好label); 3、用LDA或SVD进行降维(为什么要降维,因为语料库的总词数是非常多的,所以每篇文章的向量是非常稀疏的),再当做文章的embeding; 4、把tfidf或idf值当做每个词的权重。 tfidf算法的优...
2、文章分类,这个矩阵直接输入到项lsvm,lr等模型(当然要打好label); 3、用LDA或SVD进行降维(为什么要降维,因为语料库的总词数是非常多的,所以每篇文章的向量是非常稀疏的),再当做文章的embeding; 4、把tfidf或idf值当做每个词的权重。 tfidf算法的优点: ...
def train_epoch(net, dataloader, lr=0.01, optimizer=None, loss_fn=torch.nn.CrossEntropyLoss(), epoch_size=None, report_freq=200): optimizer = optimizer or torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr) loss_fn = loss_fn.to(device)
...将数据集中的文本转换为数值表示后,作者应用了一些众所周知的机器学习算法,如随机森林(RF)、线性支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)和图神经网络(GNN),在表格1中展示了性能。...对于所有模型,标题与摘要的模型获得了最高的准确率。SVM模型主要实现了最高的准确率值。在图5中展示了标题和摘要模...
, y, test_size = 0.1)lr.fit(X_train, y_train) lr.score(X_test,y_test) 谢谢你的帮助 浏览34提问于2020-10-07得票数 0 1回答 为什么TF国防军输出对数正态分布? 、 我运行了一个TF以色列国防军算法,用余弦相似度预测相似性的结果是对数正态分布。这是算法的一个特性(例如,所有的logit概率都是...
大家不要和我学,哈哈哈。 首先不管我们是要走cv、nlp、推荐什么方向的,面试的时候都是基于简历上我们自己写的。不过既然都选择了NLP或者CV等等,我们都必须熟悉且能手推出LR、adaboost、xgboost、svm这些经典的机器学习算法,这是最基础的了。下面我就介绍一下我面试的公司的一些情况...
使用线性模型(LR等)完成模型的训练和预测 应用起来就是换成了TfidfVectorizer类进行实例化,注意这里多个ngram_range参数,官方文档的解释是: 就是说ngram_range该参数决定选词的特点(结合刚才的N-gram思想),比如一句话’I like you’: ...