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...
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...
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...
模型会基于文档的特征矩阵(TF-IDF表示)来预测文档的类别。 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 使用多项式朴素贝叶斯分类器进行训练 clf = MultinomialNB(alpha=0.001).fit(train_features, train_labels) # 使用分类器对测试集进行预测 predicted_labels = clf.predict(test_features) alpha=0.001:...
TfidfVectorizer是一个用于将文本集合转换为tf-idf矩阵的工具。 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常用的文本特征提取方法,用于评估一个词对于一个文档集或语料库中的某个文档的重要程度。它结合了词频(TF)和逆文档频率(IDF)两个因素。 TF(词频)指的是某个词在文档中出现的频率,计算公式...
1、仅以“词频”度量词的重要性,后续构成文档的特征值序列,词之间各自独立,无法反映序列信息; 2、tfidf得到是一个稀疏而庞大的矩阵,需要采用降维方式,才方便做后续的文本任务,而降维可能会损失一些信息,同时降维的也会提高模型的复杂度,而失去了原本快速的优点; ...
为了方便后续索引，故重置索引。如图示：15 重置索引的数据如图示：16 接下来用TFIDF向量作为特征。实例化TFIDF类，如图示：17 转换训练数据，如图示：18 经过TFIDF转换后的数据是一个稀疏矩阵，如图示：19 为方便观察转化后的数据，将其转化为DataFrame类型，如图示：20 经过TFIDF转化后的特征向量如图示：
1、仅以“词频”度量词的重要性,后续构成文档的特征值序列,词之间各自独立,无法反映序列信息; 2、tfidf得到是一个稀疏而庞大的矩阵,需要采用降维方式,才方便做后续的文本任务,而降维可能会损失一些信息,同时降维的也会提高模型的复杂度,而失去了原本快速的优点; ...
答案是：一个样本的特征向量即该样本中的每个单词的one-hot向量直接相加。这三个样本的特征向量便会表示...
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)...