我正在尝试使用sklearn的CountVectorizer在管道内结合ColumnTransformer转换文本。但是，管道返回了错误的数组。为什么我的ColumnTransformer管道为CountVectorize-d文本提供了错误的1x1数组？我意识到我可以简单地在CountVectorizer中使用单个管道，并省略ColumnTransformer。但是，稍后我将需要添加数字列，这使得ColumnTransform
浏览 31提问于2019-11-09得票数 2
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通常，当我只使用CountVectorizer时，我可以将词汇表用作CountVectorizer的新对象的参数，以便在预测之前处理新数据 cv = CountVectorizer()cv_dict = cv.vocabulary_test_X= test_cv.fit_transform(test_corpus).toarray() 我想知道如何
浏览 29提问于2019-05-29得票数 1
在使用新的ColumnTransformer特性时，我正在尝试使用SKLearn 0.20.2来创建管道。我正在尝试在我的管道中使用Countvectorizer，我认为这就是问题所在。如果能帮上忙的话会很感激。from sklearn.impute import SimpleImputer# plus other necessarytext_transformer = Pipeline(steps=[
浏览 13提问于2019-02-05得票数 2
我正在尝试使用SKLearn 0.20.2来创建管道，同时使用新的ColumnTransformer特性。我试图在我的管道中使用Countvectorizer，我认为这就是问题所在。会很感激能帮上忙的。在运行管道并检查x_ than /y_than之后，如果有用的话(省略通常显示在左侧列中的行号，文本列运行的比图像中显示的要高)。text_features = ['text']
text_transformer
浏览 1提问于2019-02-05得票数 3
在ColumnTransformer中，我想使用Tfidf管道。但即使对于这个简单的示例，原始管道的转换输出的类型与放入ColumnTransformer的转换输出的类型也是非常不同的。为什么这不适用于单个列'col1‘ import pandas as pdfrom
浏览 5提问于2019-09-22得票数 1
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类似于这个问题()，我希望在具有文本特性的列上应用CountVectorizer/HashingVectorizer，使用管道中的ColumnTransformer。但是我没有一个文本功能，而是多个。OneHotEncoder())])
preprocessor = ColumnTransformer
浏览 1提问于2021-07-14得票数 0
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这是我下面的代码，我需要使用SMOTENC来平衡数据集，这意味着我必须使用来自imblearn库的管道。但是，它不承认CountVectorizer特性。Pipeline( ("squeez", FunctionTransformer(lambda x: x.squeeze())), ("toarray", Functio
浏览 4提问于2022-06-06得票数 0
import pandas as pdfromsklearn.svm import LinearSVCfrom sklearn.compose import ColumnTransformer'Num3', 'Text field', 'Class'
浏览 2提问于2020-04-12得票数 5
y_train, y_test = train_test_split(data['Impression'], data['Cancer'], test_size=0.2)
vectorizer = CountVectorizer</em
浏览 15提问于2020-05-22得票数 1
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我使用的是"ColumnTransformer“，尽管我只转换一个特性，因为我不知道如何更改"clean_text”特性。make_column_selector”，因为我以后想使用网格搜索，但我不明白为什么找不到数据集中的第0列
from sklearn.model_s
浏览 14提问于2022-03-01得票数 1
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我想要创建一个管道，继续编码，然后缩放xgboost分类器，以解决多标签问题。pipeline, X, y, 但是，当我运行代码时，就会出现这个错误；
我该如何解决这个问题
浏览 1提问于2021-06-13得票数 1
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这个类的目的是为GridSearchCV或RandomizedSearchCV提供特定于向量器的超参数(例如：ngram_range、向量器类型：CountVectorizer或TfidfVectorizer)，以避免每次我们认为不同类型或设置的向量器能够更好地工作时都必须手动重写管道。自定义转换器类如下所示： def __init__(self, vectorizer:Callable=CountVectorizer我打算以以下方
浏览 0提问于2022-01-02得票数 0
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())
('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')) ('TF-IDF',TfidfVectorizer()) 转换我的特征并在管道中传递它们(使用分类器Logistic回归、多项式朴素拜耳、随机森林和支持向量机)如下：
preprocessing = Column
浏览 1提问于2021-02-23得票数 2
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scikit学习管道
、、、
A特征非常稀疏(即字袋表示)，而b特征是稠密的(整数，其中有45)。pipeline = Pipeline([
('vect1', CountVectorizer()), #will work only on features [0,(N-但是，我也想保留原始的非选
浏览 1提问于2015-05-31得票数 3
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我在DataFrame中有4个特性。前两个特征是文本特征，另两个特征是数字特征。结果列为1或0。为了训练我的模型，我使用ColumnTransformer和CountVectorizer进行转换和矢量化文本特征。我指定了要转换/向量化的列的名称。( text1和text2列)。工作的代码的一部分：results = df.iloc[:, -1]
transformerVectoriser = ColumnTransformer(transformers=[
浏览 8提问于2022-03-20得票数 3
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我想使用MultinomialNB创建基线模型from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerEditedNearestNeighbours()
renn = RepeatedEditedNearest
浏览 0提问于2019-01-24得票数 2
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在此之前，我想用CountVectorizer.转换一个特定的列。为此，我使用管道使其更简单。# Imported the libraries....fromsklearn.preprocessing import OneHotEncoder as ohe
from sklearn.compose import ColumnTransformer as
浏览 1提问于2020-05-16得票数 3
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'won_lottery': [False, True, False]X = data[['age', 'sex']]
y = data['won_lottery'] 和用于转换分类特征的管道ohe.get_feature_names()) 我能够获得由OneHotEncoder实例创建的输出特征的名称： ['x0_female' 'x0_male'] 但是，如果我将cat_transformers封装到ColumnTransform
浏览 13提问于2019-06-12得票数 6
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我正在为使用ColumnTransformer.This的模型构建一条直线，这就是我的管道的样子，from,MinMaxScaler ('first delhi 63.0 14.0 Suzuki
浏览 5提问于2021-09-08得票数 1
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模型训练中不相容错误维数的值误差
、、、、
在此之前，我想用CountVectorizer转换一个特定的列。为此，我使用管道使其更简单。# Imported the libraries....fromsklearn.preprocessing import OneHotEncoder as ohe
from sklearn.compose import ColumnTransformer as c
浏览 0提问于2020-05-16得票数 2
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