pool_train = cb.Pool(data = Xtrain, label = Ytrain, cat_features=cate_cols) pool_valid = cb.Pool(data = Xvalid, label = Yvalid, cat_features=cate_cols)
时间: 2024-03-29 21:38:18 浏览: 20
这段代码是使用CatBoost库创建训练和验证数据集的对象。其中,`Xtrain`和`Ytrain`表示训练数据集的特征和标签,`Xvalid`和`Yvalid`表示验证数据集的特征和标签。`cat_features`是一个可选参数,用于指定分类特征的列索引。`cb.Pool()`函数将数据和标签组合为一个CatBoost数据池对象,方便训练和验证模型。
相关问题
详细分析代码“global n_words # 处理词汇 learn = tf.contrib.learn vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(MAX_DOCUMENT_LENGTH ,min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE) x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data))) x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data))) n_words=len(vocab_processor.vocabulary_) print('Total words:%d'%n_words) cate_dic={'like':1,'nlike':0} y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , train_target) y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x] , test_target)”每一句代码的含义,具体作用,使用什么函数的什么参数,具体什么作用,并添加详细注释
```
# 定义全局变量n_words,表示处理后的词汇数目
global n_words
# 导入TensorFlow.contrib.learn模块
import tensorflow.contrib.learn as learn
# 定义VocabularyProcessor对象,用于将文本数据转换为数字序列
vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(
MAX_DOCUMENT_LENGTH, # 文本序列最大长度
min_frequency=MIN_WORD_FREQUENCE) # 最小单词出现频率
# 将训练集数据转换为数字序列,并转换为numpy数组
x_train = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(train_data)))
# 将测试集数据转换为数字序列,并转换为numpy数组
x_test = np.array(list(vocab_processor.transform(test_data)))
# 获取处理后的词汇数目
n_words = len(vocab_processor.vocabulary_)
# 输出处理后的总词汇数目
print('Total words:%d'%n_words)
# 定义分类字典,用于将标签转换为0或1
cate_dic={'like':1,'nlike':0}
# 将训练集标签转换为0或1,并转换为pandas Series对象
y_train = pd.Series(train_target).apply(lambda x:cate_dic[x])
# 将测试集标签转换为0或1,并转换为pandas Series对象
y_test = pd.Series(test_target).apply(lambda x:cate_dic[x])
```
代码实现了文本数据预处理的过程,包括:
1. 使用TensorFlow.contrib.learn中的VocabularyProcessor类将原始的文本数据转换为数字序列。
2. 根据转换后的数字序列获取词汇表大小。
3. 将标签转换为0或1。
具体步骤如下:
1. 首先通过导入TensorFlow.contrib.learn模块,创建一个VocabularyProcessor对象vocab_processor,用于将原始的文本数据转换为数字序列。其中MAX_DOCUMENT_LENGTH表示文本序列的最大长度,min_frequency表示最小单词出现频率。这里使用fit_transform()方法将训练集数据转换为数字序列,并使用np.array()方法将其转换为numpy数组。然后使用transform()方法将测试集数据转换为数字序列,并使用np.array()方法将其转换为numpy数组。
2. 通过获取处理后的词汇表vocab_processor.vocabulary_,得到词汇表大小n_words。
3. 定义分类字典cate_dic,用于将标签转换为0或1。通过apply()方法将训练集标签和测试集标签分别转换为0或1,并转换为pandas Series对象。
dftrain,dfvalid = train_test_split(dfdata, train_size=0.75, random_state=42) Xtrain,Ytrain = dftrain.drop(label_col,axis = 1),dftrain[label_col] Xvalid,Yvalid = dfvalid.drop(label_col,axis = 1),dfvalid[label_col] cate_cols_indexs = np.where(Xtrain.columns.isin(cate_cols))[0]
这段代码是用于将原始数据集分割为训练集和验证集,并且将标签列从特征列中分离出来。其中,train_test_split()函数将数据集按照指定比例划分为训练集和验证集,并且设置了随机种子,以保证每次划分结果的一致性。后续的代码则是将训练集和验证集的特征列和标签列分别存储在Xtrain、Ytrain、Xvalid、Yvalid这四个变量中,并且找出了特征列中属于类别型变量的列索引,以备后续的类别型特征处理。
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