这将特征的数量从10000个减少到3152个,保留了最有统计意义的特征。选一些打印出来是这样的:我们将这组新的词表作为输入,在语料上重新拟合向量器。这将输出一个更小的特征矩阵和更短的词表。新的特征矩阵X_train的尺寸是34265(训练中的文档数量)×3152(给定的词表长度)。你看矩阵是不是没那么稀疏了:从新的...
特征矩阵X_train的尺寸为34265(训练集中的文档数)×10000(词长度),这个矩阵很稀疏: 从特征矩阵中随机抽样(黑色为非零值) 为了知道某个单词的位置,可以这样在词表中查询: 如果词表中存在这个词,这行脚本会输出一个数字N,表示矩阵的第N个特征就是这个词。 为了降低矩阵的维度所以需要去掉一些列,我们可以进行一些...
多项式朴素贝叶斯主要适用于离散多个特征的概率计算,且输入特征非负。多项式朴素贝叶斯多用于文档分类,它可以计算出一篇文档为某些类别的概率,最大概率的类型就是该文档的类别。 下面给出简单例子演示计算过程: import numpy as np from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #输入为TF-IDF特征矩阵 # 特征1的权值...
上面是对稀疏矩阵压缩存储的结果,也就是说非0元素的下标和所存数据。如(0,0) 18.0表示第0行第0列的数据是18,(0,1) 1.0表示第0行第1列的数据是1,一一对应之前独热编码表示的矩阵,极大降低冗余。 对于机器学习中的CSV数据集,使用字典特征提取就能完成特征提取,方便的完成了独热编码转换。比如对我们来说更直...
在这个示例中,我们定义了一个包含三个文本数据的列表。接着,我们调用 scikit-learn 的 TfidfVectorizer 类来创建一个TF-IDF特征抽取器,并将文本数据传递给fit_transform() 方法来完成特征抽取。最后,我们用 toarray() 方法将抽取出的特征矩阵转换成数组格式,并打印输出。
使用toarray()函数将得到一个ndarray类型的完整矩阵。 常用参数: max_df, min_df: 在建立单词表的时候会取df在[min_df, max_df]区间内的单词。使用整数时,表示单词出现的document个数,使用浮点数时,表示出现的document个数再除以总的document个数(即频率)。
TfidfVectorizer可以把原始文本转化为tf-idf的特征矩阵,从而为后续的文本相似度计算,主题模型,文本搜索排序等一系列应用奠定基础。基本应用如: #coding=utf-8fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer document=["I have a pen.","I have an apple."]tfidf_model=TfidfVectorizer().fit(document)...
[注六]:手写出来的特征矩阵,是3306*24000维的,跑一次SVC需要10分钟,我们需要使用scipy.sparse,把普通二维矩阵,转化为稀疏矩阵csr_matrix,此时算法只需要30秒就可以完成。 实验结果分析: 准确率下降了!满脸问号???
③toarray():并不是TfidfVectorizer()的参数,但是因为经常转化成比较容易看的数组,会将权值数组进行矩阵转化。 ④vocabulary_:返回所有特征和特征在TD-IDF中的位置对应关系 ⑤stop_words:停用词集合,当为'english'时,ENGLISH_STOP_WORDS中定义的词会被忽略,如果为list,list中的单词即为要忽略的词。
往下滑动,还有一个上色好的共词矩阵表,在分析报告中,展示共词矩阵表来说明,关键词之间的关系更具有说信服力,还大大提升了你分析的专业度。 共词矩阵 共词表 共现分析 共词分析 好了,说了这么多,学会记得打卡哦~ 我们下期视频再见! 举报/反馈 发表评论 发表 作者...