1.pipeline 1.1 从管道符到pipeline 先从在linux的管道符讲起， find ./ | grep wqbin | sort inux体系下的各种命令工具的处理,可以使用管道符作为传递...，这是一种良好的接口规范，工具的功能有公共的接口规范，就像流水线一样，一步接着一步。...管道机制在机器学习算法中得以应用的根源在于，参数集在新数据集（比如测试集）上的重复使用。...上面的抽象的好处即可实现机器学习的pipeline，显然特征变换是可能并行的，通过FeatureUnion实现。特征变换在训练集、测试集之间都需要统一，所以pipeline可以达到模块化的目的。...上面看到特征变换往往需要并行化处理，即FeatureUnion所实现的功能。
使用scikit-learn管道可以更有效地工作，而不是手动将文本转换成词袋，然后再手动添加一些数字列。这篇文章将告诉你如何去做。...它的transform()方法接受列名列表，并返回一个仅包含这些列的DataFrame;通过向它传递不同的列名列表，我们可以在不同的特征空间中搜索以找到最佳的一个。...在这里，我们将使用它将CountVectorizer应用到文本列，并将另一个管道num_pipeline应用到数值列，该管道包含FeatureSelector和scikit-learn的SimpleImputer...在上面的代码示例中，我们使用CountVectorizer和SimpleImputer的默认参数，同时保留数字列，并使用支持向量分类器作为估计器。...我们的复合估计器总共有65个可调参数，但是，这里只改变了两个参数:使用的数字列和CountVectorizer的max_features参数，该参数设置词汇表中使用的单词的最大数量。
excelperfect 本文是前面一系列文章的综合，前面每篇文章讲解如何在功能区中添加一类自定义控件，本文讲解如何将在功能区中同时添加这些控件。...添加该控件的步骤与前面文章介绍的相同，新建一个启用宏的工作簿并保存，关闭该工作簿，然后在CustomUI Editor中打开该工作簿，输入下面的XML代码： ? ? ? ? ? ?...在Excel中打开该工作簿，然后打开VBE，插入一个标准的VBA模块，输入下面的代码： 'Callback for button1 onAction Sub Macro1(control As IRibbonControl...在该工作簿的自定义选项卡中的不同类型的控件如下图所示： ? 下图演示了在自定义选项卡中各类控件的效果： ?...注：如果你有兴趣，你可以到知识星球App的完美Excel社群下载这本书的完整中文版电子书。 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
scikit-learn(例如用于Tfidf) 当你有一个包含数字字段和文本的训练dataframe ，并应用一个来自scikit-lean或其他等价的简单模型时，最简单的方法之一是使用sklearn.pipeline...的FeatureUnion管道。...下面的示例假定X_train是一个dataframe ，它由许多数字字段和最后一列的文本字段组成。然后，您可以创建一个FunctionTransformer来分隔数字列和文本列。...有一个dropout 层也是常见的，以避免过拟合。该模型在与数字特征连接之前添加一个稠密层(即全连接层)，以平衡特征的数量。最后，应用稠密层输出所需的输出数量。 ?...out = self.fc2(concat_layer) logps = self.softmax(out) return logps 以上代码在前向传播时使用
nan, nan, nan) #使用hstack增加一列表示花的颜色（0-白、1-黄、2-红），花的颜色是随机的，意味着颜色并不影响花的分类 iris.data = hstack((choice([0...根据对特征矩阵的读取方式不同，可分为整体并行处理和部分并行处理。整体并行处理，即并行处理的每个工作的输入都是特征矩阵的整体；部分并行处理，即可定义每个工作需要输入的特征矩阵的列。...pipeline并没有提供相应的类（仅OneHotEncoder类实现了该功能），需要我们在FeatureUnion的基础上进行优化： from sklearn.pipeline import FeatureUnion...class FeatureUnionExt(FeatureUnion): #相比FeatureUnion，多了idx_list参数，其表示每个并行工作需要读取的特征矩阵的列 def...，我们对特征矩阵的第1列（花的颜色）进行定性特征编码，对第2、3、4列进行对数函数转换，对第5列进行定量特征二值化处理。
vstack增加一行含缺失值的样本(nan, nan, nan, nan) 7 #使用hstack增加一列表示花的颜色（0-白、1-黄、2-红）， 花的颜色是随机的，意味着颜色并不影响花的分类...根据对特征矩阵的读取方式不同，可分为整体并行处理和部分并行处理。整体并行处理，即并行处理的每个工作的输入都是特征矩阵的整体；部分并行处理，即可定义每个工作需要输入的特征矩阵的列。...', FeatureUnion(transformer_list=[step2_1, step2_2, step2_3])) 2.2 部分并行处理 整体并行处理有其缺陷，在一些场景下，我们只需要对特征矩阵的某些列进行转换...pipeline并没有提供相应的类（仅OneHotEncoder类实现了该功能），需要我们在FeatureUnion的基础上进行优化： ? ...但是纯粹使用sql语句来进行特征处理是很勉强的，除去特征提取以外，我又造了一回轮子，原来sklearn提供了这么优秀的特征处理、工作组合等功能。
nan, nan, nan) #使用hstack增加一列表示花的颜色（0-白、1-黄、2-红），花的颜色是随机的，意味着颜色并不影响花的分类 iris.data = hstack((choice([0...根据对特征矩阵的读取方式不同，可分为整体并行处理和部分并行处理。整体并行处理，即并行处理的每个工作的输入都是特征矩阵的整体；部分并行处理，即可定义每个工作需要输入的特征矩阵的列。...pipeline并没有提供相应的类（仅OneHotEncoder类实现了该功能），需要我们在FeatureUnion的基础上进行优化： from sklearn.pipeline import FeatureUnion...class FeatureUnionExt(FeatureUnion): #相比FeatureUnion，多了idx_list参数，其表示每个并行工作需要读取的特征矩阵的列 def _...，我们对特征矩阵的第1列（花的颜色）进行定性特征编码，对第2、3、4列进行对数函数转换，对第5列进行定量特征二值化处理。
, nan) 7 #使用hstack增加一列表示花的颜色（0-白、1-黄、2-红），花的颜色是随机的，意味着颜色并不影响花的分类 8 iris.data = hstack((choice([0, 1...根据对特征矩阵的读取方式不同，可分为整体并行处理和部分并行处理。整体并行处理，即并行处理的每个工作的输入都是特征矩阵的整体；部分并行处理，即可定义每个工作需要输入的特征矩阵的列。...pipeline并没有提供相应的类（仅OneHotEncoder类实现了该功能），需要我们在FeatureUnion的基础上进行优化 1 from sklearn.pipeline import FeatureUnion...7 class FeatureUnionExt(FeatureUnion): 8 #相比FeatureUnion，多了idx_list参数，其表示每个并行工作需要读取的特征矩阵的列 9...但是纯粹使用sql语句来进行特征处理是很勉强的，除去特征提取以外，我又造了一回轮子，原来sklearn提供了这么优秀的特征处理、工作组合等功能。
你有没有遇到过这种情况：在机器学习项目中，对训练集的各种数据预处理操作，比如：特征提取、标准化、主成分分析等，在测试集上要重复使用这些参数。...2、联合的参数选择：你可以一次grid search管道中所有评估器的参数。 3、安全性：训练转换器和预测器使用的是相同样本，管道有助于防止来自测试数据的统计数据泄露到交叉验证的训练模型中。...就可以作为分类器使用，如果最后一个estimator是个回归器，则整个pipeline就可以作为回归器使用。...pipe.fit(iris.data,iris.target) 先用 StandardScaler 对数据集每一列做标准化处理（transformer） 再用 PCA 主成分分析进行特征降维（transformer...不同的是，每一个step分开计算，FeatureUnion最后将它们计算得到的结果合并到一块，返回的是一个数组，不具备最后一个estimator的方法。
转换：缩放，转换或修改特征 选择：从中选择一个子集一组更大的特征局部敏感散列（LSH）：这类算法将特征变换的各个方面与其他算法相结合。...HashingTF利用散列技巧。通过应用散列函数将原始特征映射到索引（术语）。这里使用的哈希函数是MurmurHash 3.然后，基于映射的索引计算术语频率。...这种方法避免了计算全局术语到索引映射的需要，这对于大型语料库来说可能是昂贵的，但是它遭受潜在的哈希冲突，其中不同的原始特征可能在散列之后变成相同的术语。...为了减少冲突的可能性，我们可以增加目标特征维度，即哈希表的桶的数量。由于散列值的简单模数用于确定向量索引，因此建议使用2的幂作为要素维度，否则要素将不会均匀映射到向量索引。...我们使用Tokenizer将每个句子分成单词。对于每个句子（单词包），我们使用HashingTF将句子散列为特征向量。我们使用IDF重新缩放特征向量;这通常会在使用文本作为功能时提高性能。
然而，在机器学习的魔法领域，我们向计算机系统灌输了海量数据，让它在数据的奔流中领悟模式与法则，自主演绎未来，不再需要手把手的指点迷津。...data2.dropna(subset=object_list, axis=0, inplace=True) # 使用dropna方法删除包含文本型变量中任何空值的行 # 参数subset指定要考虑的列...', CategoricalEncoder(encoding="onehot-dense")), # 使用CategoricalEncoder进行One-Hot编码 ]) # 定义FeatureUnion...3.cat_onehot_pipeline是用于需要进行One-Hot编码的离散型数据的Pipeline 最后，使用FeatureUnion将上述三个Pipeline合并成一个整体的数据处理Pipeline...为简化整个数据清洗流程，创建了一个数据处理流水线，整合了不同处理步骤，方便未来的数据分析任务中重复使用。通过实验，深刻领会了数据清洗的原理和步骤，认识到了在实际数据分析工作中的不可或缺性。
支持繁体分词 支持自定义词典 . 2、算法 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合...对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 . 3、主要功能 ---- jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式...注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8 jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典...使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。 注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。...如果需要的话，可以在管道中添加TfidfTransformer。
提取：从“原始”数据中提取特征 转换：缩放，转换或修改特征 选择：从中选择一个子集一组更大的特征局部敏感散列（LSH）：这类算法将特征变换的各个方面与其他算法相结合。...HashingTF利用散列技巧。通过应用散列函数将原始特征映射到索引（术语）。这里使用的哈希函数是MurmurHash 3.然后，基于映射的索引计算术语频率。...这种方法避免了计算全局术语到索引映射的需要，这对于大型语料库来说可能是昂贵的，但是它遭受潜在的哈希冲突，其中不同的原始特征可能在散列之后变成相同的术语。...为了减少冲突的可能性，我们可以增加目标特征维度，即哈希表的桶的数量。由于散列值的简单模数用于确定向量索引，因此建议使用2的幂作为要素维度，否则要素将不会均匀映射到向量索引。...我们使用Tokenizer将每个句子分成单词。对于每个句子（单词包），我们使用HashingTF将句子散列为特征向量。我们使用IDF重新缩放特征向量;这通常会在使用文本作为功能时提高性能。
本文数据集来自UCI机器学习库中下载的Sentiment Labeled Sentences Data Set数据集。此数据集包括来自IMDb、Amazon和Yelp的标记评论。...注意：CountVectorizer()使用了很多额外的参数，例如添加ngrams，这是因为目标是建立一个简单的基线模型。词语切分本身默认为token_pattern=’(?...此方法指定具体的优化方法和损失函数。 此外，可以添加用于评估的指标。本文使用二进制交叉熵作为损失函数和Adam优化器。...val_loss, 'r', label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.legend() 要使用此功能...在这种情况下，测试和验证集是相同的，因为本文采用的样本量较小。正如之前所述，神经网络一般在大量样本数据集上表现最佳。在下一部分中，可以看到将单词表示为向量的不同方式。
2，Tf–idf权重向量 单词频率对文档意思有重要作用，但是在对比长度不同的文档时，长度较长的文档的单词频率将明显倾向于更大。因此将单词频率正则化为权重是个好主意。...类TfidfVectorizer则将 CountVectorizer 和 TfidfTransformer 的功能集成在了一起。 ? ?...3，特征哈希向量 词袋模型的方法很好用，也很直接，但在有些场景下很难使用，比如分词后的词汇字典表非常大，达到100万+，此时如果直接使用词频向量或Tf-idf权重向量的方法，将对应的样本对应特征矩阵载入内存...Hash函数可以将一个任意长度的字符串映射到一个固定长度的散列数字中去。Hash函数是一种典型的多对一映射。 正向快速：给定明文和 hash 算法，在有限时间和有限资源内能计算出 hash 值。...输入敏感：原始输入信息修改一点信息，产生的 hash 值看起来应该都有很大不同。 碰撞避免：很难找到两段内容不同的明文，使得它们的 hash 值一致（发生碰撞）。
CountVectorizer： 功能： 将文本文档集合转换为计数的稀疏矩阵。内部的实现方法为调用scipy.sparse.csr_matrix模块。...并且，如果在调用CountVectorizer() 时不提供先验词典并且不使用执行某种特征选择的分析器，则特征词的数量将等于通过该方法直接分析数据找到的词汇量。...特征单词 [1 0 0 1 1 0 1 1 1] [0 1 1 1 0 0 1 0 1]] 参数简单说明： 以上为最简单的 CountVectorizer 模块的使用，我们几乎没有使用任何的参数和方法...最后可以简单的描述下TfidfVectorizer了 TfidfVectorizer 功能： 前文说过 TfidfVectorizer 相当于两者的结合使用，先后调用 CountVectorizer 和...参数及使用方法与 CountVectorizer和TfidfTransformer 一致，这里不再描述。
根据对特征矩阵的读取方式不同，可分为整体并行处理和部分并行处理。整体并行处理，即并行处理的每个工作的输入都是特征矩阵的整体;部分并行处理，即可定义每个工作需要输入的特征矩阵的列。...2.1 整体并行处理 pipeline包提供了FeatureUnion类来进行整体并行处理： ?...2.2 部分并行处理 整体并行处理有其缺陷，在一些场景下，我们只需要对特征矩阵的某些列进行转换，而不是所有列。...pipeline并没有提供相应的类，需要我们在FeatureUnion的基础上进行优化： View Code 在本文提出的场景中，我们对特征矩阵的第1列(花的颜色)进行定性特征编码，对第2、3、4列进行对数函数转换...但是纯粹使用sql语句来进行特征处理是很勉强的，除去特征提取以外，我又造了一回轮子，原来sklearn提供了这么优秀的特征处理、工作组合等功能。
scikit-learn 库提供了3种不同的方案供我们使用，下面简要地介绍一下。...使用 CountVectorizer 计算字数 CountVectorizer 提供了一个简单的方法，既可以标记文本文档的集合, 也可以生成每个已知单词的索引, 还可以使用这一套索引对新文档进行编码。...下面是使用 CountVectorizer 标记，构建索引，然后编码文档的示例。...最后，第一个文档被编码为一个8元素的稀疏数组，我们可以从结果中的其他单词中查看诸如“the”，“fox”和“dog”等不同值的最终评分。...选择长度为 20 的定长向量。这个长度对应于散列函数的范围，不过例如 20 这样的小值可能导致散列表冲突。
通过FIT方法向估计器实例提供输入数据(输入可以是带有选定列、Numpy 2d数组或Sciy稀疏矩阵的熊猫数据)。FIT只需要一个数组或输入数组和目标的组合。 3....20个不同的新闻组，如体育、政治、金融等)的字典。...准确的分数将列在一张清单上。...该包附带KernelPCA例程，将功能压缩到一个较小的集合中。该方法可以用不同的核进行主成分分析。数据必须按比例进行PCA。...这个例程在简化模型生产部署方面有很大的帮助。在下面的代码中，ColumnTypeFilter将只返回类型为numpy的熊猫列。
如果你浏览BeautifulSoup文档，你会发现它是一个非常强大的库 - 比我们对此数据集所需的功能更强大。...): # 为每个评论调用我们的函数， # 并将结果添加到清理后评论列表中 clean_train_reviews.append( review_to_words( train[...请注意，CountVectorizer有自己的选项来自动执行预处理，标记化和停止词删除 - 对于其中的每一个，我们不指定None，可以使用内置方法或指定我们自己的函数来使用。...result = forest.predict(test_data_features) # 将结果复制到带有 "id" 列和 "sentiment" 列的 pandas dataframe output...尝试不同的事情，看看你的结果如何变化。 你可以以不同方式清理评论，为词袋表示选择不同数量的词汇表单词，尝试 Porter Stemming，不同的分类器或任何其他的东西。
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