科学会:如何在执行TFIDFVectorizer的fit和转换之后包含其他特性？
科学会:如何在执行TFIDFVectorizer的fit和转换之后包含其他特性？
提问于 2016-11-18 14:46:42
简单介绍一下我的情况:我有4列输入：id、text、分类、label。
我在文本上使用了，它给出了一个实例列表，其中包含TFIDF的word标记。
现在，我想将类别(不需要传递)作为向量器输出的数据中的另一个特性。
还请注意，在矢量化之前，数据已经通过了train_test_split.。
我怎样才能做到这一点？
初始代码：
#initialization
import pandas as pd
path = 'data\data.csv'
rappler= pd.read_csv(path)
X = rappler.text
y = rappler.label
#rappler.category - contains category for each instance
#split train test data
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=1)
#feature extraction
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vect = CountVectorizer()
X_train_dtm = vect.fit_transform(X_train)
#after or even prior to perform fit_transform, how can I properly add category as a feature?
X_test_dtm = vect.transform(X_test)
#actual classfication
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
nb = MultinomialNB()
nb.fit(X_train_dtm, y_train)
y_pred_class = nb.predict(X_test_dtm)
#display result
from sklearn import metrics
print(metrics.accuracy_score(y_test,y_pred_class))回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2016-11-18 19:49:01
我建议在特征提取后做你的火车测试。
一旦您有了TF-国防军功能列表，只需为每个示例添加其他特性即可。
您必须对类别特性进行编码，最好的选择是滑雪板LabelEncoder。然后，您应该有两组可以连接的numpy数组。
下面是一个玩具示例：
X_tfidf = np.array([[0.1, 0.4, 0.2], [0.5, 0.4, 0.6]])
X_category = np.array([[1], [2]])
X = np.concatenate((X_tfidf, X_category), axis=1)在这一点上，你将继续你的过去，从火车测试分裂开始。
Stack Overflow用户
发布于 2016-11-21 07:13:27
你应该使用FeatureUnions -正如文档中所解释的那样 FeatureUnions将几个转换器对象组合成一个新的转换器，该转换器将它们的输出组合在一起。FeatureUnion接收转换器对象的列表。在拟合过程中，每一个都独立地与数据相匹配。对于数据转换，变压器被并行应用，它们输出的样本向量被连接到端到端的更大的向量。
关于如何使用FeatureUnions的另一个很好的例子可以在这里找到：union.html
仅仅连接@AlexG这样的不同矩阵可能是一个更容易的选择，但FeatureUnions是做这些事情的科学学习方法。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/40679883
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
