对于限制，可以使用DictVectorizer ()方法设置对象的子集。下面是一个示例，我使用布尔数组显式列出了要保留的特性。对象中具有相同的能力。我还没有发现任何方法来切分来自CountVectorizer的np对象，因为有许多依赖属性。有没有我缺少的等效方法，或者可以很容易地为CountVector
浏览 16提问于2019-12-04得票数 1
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文本文档的分类是一个，但在NLTK中没有一个干净的支持，也有像这样困难的方法来做这件事的示例。我想用NLTK进行预处理，并用sckit-learn进行分类，我在NLTK中发现了SklearnClassifier，但有一个小问题。在scikit-learn everything is OK：from sklearn.multi
浏览 2提问于2012-11-23得票数 6
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二进制单热点(也称为-K之一)编码是为一个分类变量为每个不同的值创建一个二进制列。例如，如果有一个颜色列(分类变量)，其值为“红色”、“蓝色”、“黄色”和“未知”，那么二进制人的热编码将颜色列替换为' color =red‘、' color =blue’和‘color=黄色’。我从熊猫数据框架中的数据开始，我想用这些数据来训练一个与科学知识相关
浏览 1提问于2015-08-27得票数 7
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不仅仅是名字，还有名字的特征，比如提取“姓氏”作为从名字中派生出来的特性。我的代码流程是这样的:将数据输入df >指定lr分类器和dv dictVectorizer >使用函数创建特性>执行dictVectorization >培训。我想做下面的工作，但找不到任何资源。1)我想将预测的类(0和1)添加回原始数据集或我可以看到的名称和预测的性别类的数据集中。目前，我的y_tes
浏览 4提问于2015-10-28得票数 1
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我使用来检查Scikitlearn中各种算法的效率。现在，我知道在分类中有以下步骤
现在，我想跳过步骤3(我已经这样做了)，从用户那里获取输入，并根据经过训练的变量测试它。
浏览 7提问于2015-11-14得票数 1
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我有一个绘图例程，我用因为这是我查看数据的最简单的方法。一旦我找到了我想要看的区域，我想再次为不同的数据集绘制相同的区域，这些数据具有相同的xy维数。对我来说，最简单的方法是在缩放后看到角的坐标，或者缩放的原点和xy方向的大小。
我找到了。如果我正确理解它，我必须手动更改绘图脚本
浏览 4提问于2017-11-08得票数 1
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是否需要首先将DataFrame中的每个条目转换为字典？(以上链接中的示例就是这样做的)。有没有更有效的方法来做到这一点？
浏览 8提问于2013-11-16得票数 20
据我所知，在词袋方法中，特征是一组单词及其在文档中的出现频率。另一方面，N-gram，例如unigram，做了完全相同的事情，但它没有考虑一个单词的出现频率。我想使用sklearn和CountVectorizer来实现BOW和n-gram方法。对于BOW，我的代码如下所示：
CountVectorizer(ngram_range=(1, 1), max_features=3000)
浏览 0提问于2018-08-01得票数 5
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为了创建一个机器学习算法，我创建了一个字典列表，并使用scikit的DictVectorizer为每个项目创建一个特征向量。然后，我从数据集中创建了一个SVM模型，使用部分数据进行培训，然后在测试集上测试该模型(您知道，这是典型的方法)。当我将列表向量化时，它会考虑到提到的所有不同的动物，并在向量中为<
浏览 3提问于2014-06-10得票数 4
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0 1 1 0 0这似乎为apple和pear列中的每个值提供了一个分类变量，大概是因为该列现在有一个非数字类型。这不是我想要的。在我的实际数据中，会有很多不同的数值，唯一的非数值是''，所以这会不必要地产生大量额外的</em
浏览 0提问于2017-09-01得票数 2
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我是分类的小文本(推特)使用朴素贝叶斯(MultinominalNB)在科学工具包-学习。我的火车数据有1000个特征，我的测试数据有1200个特征。假设500个特性在训练和测试数据中都很常见。我想知道为什么MultinominalNB在scikit学习中没有处理不可见的特性，并给出了一个错误： File "/Users
浏览 4提问于2016-05-08得票数 0
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我已经使用python创建了一个文本分类模型。我有一个CountVectorizer，它产生了一个2034行4063列(唯一的单词)的文档术语矩阵。我保存了用于新测试数据的模型。我的新测试数据但问题是，我将上面的测试数据标记转换为特征向量，但它的</e
浏览 0提问于2015-05-17得票数 2
有没有可能在没有REST特定方式的情况下从angular 4调用后端服务？
我想实现一个GUI，但REST的使用受到限制，所以我想用其他方式调用我的服务。简而言之，我想创建一个传统的MVC项目，其中Angular是视图。其余部分将保持与传统框架中的相同。
浏览 0提问于2018-10-08得票数 0
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我正在使用Scikit-learn进行文本分类。我想要计算每个属性相对于(稀疏)文档术语矩阵中的一个类的信息增益。信息增益被定义为H(Class) - H(Class | Attribute)，其中H是熵。
使用weka，这可以通过来完成。但是我还没有在scikit-learn中找到这个方法。然而，上面的信息增益公式与互信息的度量是相同的，这是的。这也符合中<em
浏览 1提问于2017-10-15得票数 29
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我用的是蟒蛇和熊猫。所以我写了一个简单的函数： word2cnt = dict() if word如果我使用Graphlab，我知道有一个简单的方法来计算tf-idf，但我想坚持使用开源选项。Sklearn和gensim看起来都势不可挡。获取tf-idf的最简单解决方案是什么？
浏览 0提问于2016-06-02得票数 38
有没有一种方法可以在Python中为具有多个分类的随机森林绘制部分依赖图(使用scikit-learn)？ 我对此提出了一个单独的问题，因为我不确定scikit-learn中是否存在这样的函数。如果这个功能不存在，我会在scikit-learn github中提出请求，但在提出请求之前，我只想与社区再次确认一下。如果你知道除了scikit learn之外的
浏览 87提问于2021-09-27得票数 0
我正在使用scikit-learn来理解支持向量机(SVM)。我想绘制支持向量机计算的决策边界。支持向量机使用3个特征。因此，决策边界必须在3D空间中绘制。使用scikit-learn可以做到吗？我在官方网站上只能找到支持向量机决策边界的二维图。然而，我在stackoverflow上找到了链接，这些链接显示使用和是可能的。有没有一种方法可以让我用scikit-learn实现同样的目的？
浏览 2提问于2015-04-28得票数 2
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但是在流光中它有一些bug
ModuleNotFoundError: This app has encountered an error.所以，谢谢你的阅读！祝您今天愉快!
浏览 21提问于2022-01-08得票数 0
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我很难弄清楚如何将一个句子转换成一个密集的向量作为神经网络的输入，特别是测试一个句子是“”还是“ not ”。
我在支持向量机方面运气不错。使用NLTK和scikit-learn，我计算出，在默认情况下，scikit-learn使用sklearn.feature_extraction.DictVectorizer。这似乎创建了一个大矩阵，其大小与dataset中的
浏览 2提问于2016-10-07得票数 1
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我正在探索pyspark和整合scikit-learn与pyspark的可能性。我想使用scikit-learn在每个分区上训练一个模型。这意味着，当我的RDD被定义并分布在不同的工作节点上时，我想使用scikit-learn并在每个工作节点上存在的每个分区上训练一个模型(假设是一个简单的k- means )。由于scikit-learn算法需要一个</e
浏览 4提问于2016-07-04得票数 4
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