from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin ('txt2', pipeline.Pipeline([('s2', TextTransformer(key='product_title')), (&
浏览 0提问于2016-02-20得票数 0
import shufflefrom sklearn.metrics import confusion_matrixfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierimport
浏览 3提问于2020-08-26得票数 0
Scikit-learn的sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity和sklearn.metrics.pairwise.pairwise_distances(.Gray with Nvidia GPU",)
tfidf_matrix =tfidf_vectorizer.fit_transform(documents
浏览 2提问于2016-02-09得票数 7
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我可以单独运行每个点的k邻居：from sklearn.feature_extraction.text import= TfidfTransformer()neigh = NearestNeighborsk in test:
predict = count_vect.transform([k]
浏览 3提问于2017-04-19得票数 1
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我试图用管道和GridSearch运行一个3到5个字符n克和1到2个字n克的管道，但是我遇到了一些错误。在这里，完整的代码： allText = [] allText.append(res)
('vect', TfidfVectorizer(min_df=2,analyzer="char",sublinear_tf=Tru
浏览 5提问于2021-01-17得票数 1
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parameters = [{'C': [10**-2, 10**-1, 10**0,10**1, 10**2, 10**3]}]
model_tunning.fit(x_train_multilabel, y_train)
ValueError
浏览 0提问于2018-11-25得票数 3
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我希望功能被选择为:天使的眼睛有…我写的代码如下：import sysfrom sklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerfrom <
浏览 0提问于2015-01-23得票数 4
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idf(word, articles): vec=[] if word in article:
vec.append(tfidf
浏览 2提问于2013-09-03得票数 1
TfidfVectorizer()training_data = pd.read_csv('trainset.csv', delimiter=',')# gen_tfidf = vec.fit_transform(training_data['gender-column'])
X_train, X_test, y_
浏览 0提问于2020-10-29得票数 1
= TfidfTransformer()nbrs = KDTree(np.array(X_train_tfidf), leaf_size=100)
total = t1-t0 nbrs =
浏览 1提问于2016-06-28得票数 1
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from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizercomments = ['(comments)我使用标签编码器来矢量化标签：le.fitfrom sklearn.model_selection import train_test_split
with open(&#x
浏览 1提问于2017-04-15得票数 0
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"input = ("The sky is blue", )tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_corpus = tfidf_vectorizer.fit_transform(co
浏览 2提问于2020-06-01得票数 0
我有一个csv文件，有3483行、460K个字符和65K个单词，我正在尝试使用这个语料库在Scikit-learn中训练一个NaiveBayes分类器。from textblob import TextBlobimport csv
cl = NaiveBayesClassifier(fp, form
浏览 24提问于2017-02-12得票数 0
我创建了一个tf-idf矩阵：sklearn_tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', tokenizer=tokenize, ngram_range=(1,2))
tfidf_matrix= sklearn_tfidf.f
浏览 2提问于2017-10-12得票数 3
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def vectorize_data
浏览 0提问于2018-07-16得票数 5
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我有在文档集合上运行基本TF-IDF向量器的代码，返回一个D×F的稀疏矩阵，其中D是文档数，F是词数。没问题。
浏览 0提问于2015-06-22得票数 7
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我试图为产品描述列表创建一个tfidf_matrix，但我失败了。这是我的代码：import numpy as npfrom sklearn.feature_extraction.text importCountVectorizermin_df
浏览 1提问于2017-11-02得票数 2
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所以我的代码是：import osfrom sklearn.metrics import classification_reportimport sys
i
浏览 7提问于2016-02-14得票数 3
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输入的代码：count_vect = CountVectorizer()X_train_counts.shape
tfidf_transformer = TfidfTransfor
浏览 3提问于2020-01-06得票数 1
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下面是您可以复制的代码：%%timeimport pandas as pdfrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test
浏览 0提问于2019-01-15得票数 8
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