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Python sklearn CountVectorizer使用詳解_python_腳本之家
CountVectorizer官方文檔。將一個(gè)文檔集合向量化為為一個(gè)計(jì)數(shù)矩陣。如果不提供一個(gè)先驗(yàn)字典,不使用分析器做某種特征選擇,那么特征的數(shù)量將等于通過分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的詞匯量。數(shù)據(jù)預(yù)處理兩種方法:1.可以不分詞直接投入模型;2.可以先將中文文本進(jìn)行分詞。兩種方法產(chǎn)生的詞匯會(huì)非常不同。在后面會(huì)具體給出示范。1 2 3 4 5 6 7
www.dbjr.com.cn/article/2787...htm 2025-6-6
Python sklearn對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征化提取_python_腳本之家
方法一:CountVectorizer sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(stop_words=[]) 返回詞頻矩陣(統(tǒng)計(jì)每個(gè)樣本特征詞出現(xiàn)的個(gè)數(shù)) CountVectorizer.fit_transform(X) X:文本或者包含文本字符串的可迭代對(duì)象 返回值:返回sparse矩陣 CountVectorizer.inverse_transform(X) X:array數(shù)組或者sparse矩陣 返回值:轉(zhuǎn)換之前的數(shù)...
www.dbjr.com.cn/article/2823...htm 2025-6-4
Python中的TfidfVectorizer參數(shù)使用解析_python_腳本之家
#將這個(gè)矩陣作為輸入,用transformer.fit_transform(詞頻矩陣)得到TF-IDF權(quán)重矩陣 TfidfTransformer + CountVectorizer=TfidfVectorizer 值得注意的是 CountVectorizer()和TfidfVectorizer()里面都有一個(gè)成員叫做vocabulary_(后面帶一個(gè)下劃線) 這個(gè)成員的意義是詞典索引,對(duì)應(yīng)的是TF-IDF權(quán)重矩陣的列,只不過一個(gè)是私有成員,一...
www.dbjr.com.cn/python/306248o...htm 2025-6-8
Python+Sklearn實(shí)現(xiàn)異常檢測(cè)_python_腳本之家
很多應(yīng)用場(chǎng)景都需要能夠確定樣本是否屬于與現(xiàn)有的分布,或者應(yīng)該被視為不同的分布。 離群檢測(cè)(Outlier detection):訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含離群值,這些離群值被定義為與其他觀察值相差甚遠(yuǎn)的觀察值。 新奇檢測(cè) (Novelty detection):訓(xùn)練數(shù)據(jù)沒有離群點(diǎn),需要觀察新的樣本是否包含離群點(diǎn)。 離群檢測(cè)和新穎性檢測(cè)都用于異常檢測(cè),其...
www.dbjr.com.cn/article/2706...htm 2025-6-6
python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)特征工程算法詳解_python_腳本之家
類:sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 用法: 1.統(tǒng)計(jì)所有文章當(dāng)中所有的詞,重復(fù)的只看做一次 2.對(duì)每篇文章,在詞的列表里面,統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞出現(xiàn)的次數(shù) 3.單個(gè)字母不統(tǒng)計(jì) 注意:該方法默認(rèn)不支持中文,每個(gè)中文漢字被視為一個(gè)英文字母,中間有空格或者逗號(hào)就會(huì)被分開,同樣的,一個(gè)漢字不予統(tǒng)計(jì)。(中文可使用jieb...
www.dbjr.com.cn/article/2290...htm 2025-5-31
Python sklearn分類決策樹方法詳解_python_腳本之家
??決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。 ??分類決策樹模型是一種描述對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的樹形結(jié)構(gòu)。決策樹由結(jié)點(diǎn)(node)和有向邊(directed edge)組成。結(jié)點(diǎn)有兩種類型:內(nèi)部結(jié)點(diǎn)(internal node)和葉結(jié)點(diǎn)(leaf node)。內(nèi)部結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征或?qū)傩?葉結(jié)點(diǎn)表示一個(gè)類。
www.dbjr.com.cn/article/2634...htm 2025-5-27
Python如何使用k-means方法將列表中相似的句子歸類_python_腳本之家
vectorizer=CountVectorizer() #計(jì)算個(gè)詞語出現(xiàn)的次數(shù) X=vectorizer.fit_transform(corpus)#獲取詞袋中所有文本關(guān)鍵詞 word=vectorizer.get_feature_names() #類調(diào)用 transformer=TfidfTransformer() #將詞頻矩陣X統(tǒng)計(jì)成TF-IDF值 tfidf=transformer.fit_transform(X) ...
www.dbjr.com.cn/article/1672...htm 2025-6-4
Python中使用sklearn進(jìn)行特征降維的方法_python_腳本之家
在Python中,可以使用sklearn庫中的特征降維方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。主要包括基于PCA算法的降維、基于LDA算法的降維、以及利用特征選擇方法進(jìn)行降維。這些方法可以提高模型的訓(xùn)練效率和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,特別是在高維數(shù)據(jù)集中具有重要的作用 + 目錄 特征降維 0維 標(biāo)量
www.dbjr.com.cn/article/2822...htm 2025-5-18