这段代码是什么意思 transformer = MaxAbsScaler().fit(train_features) train_features = transformer.transform(train_features) test_features = transformer.transform(test_features)
时间: 2023-11-21 09:04:06 浏览: 36
这段代码的主要作用是使用MaxAbsScaler对特征向量进行标准化处理。首先,使用MaxAbsScaler对训练数据集中的特征向量进行拟合,生成一个标准化模型,保存在transformer中。然后,使用该模型对训练数据集和测试数据集中的特征向量进行标准化处理,即使用transformer对train_features和test_features进行transform操作,将其转化为标准化后的特征向量。这样做的目的是使特征向量在相同的尺度范围内,避免不同特征之间的差异过大,从而影响模型的性能。
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transformer = Binarizer(threshold=0).fit_transform(y_0)
这行代码是使用sklearn库中的Binarizer类对y_0进行二值化处理。具体来说,Binarizer类可以将一个向量中的元素根据给定的阈值进行二值化,大于等于阈值的元素会被设置为1,小于阈值的元素会被设置为0。在这里,构造Binarizer类的时候指定了threshold=0,也就是说将所有y_0中的元素大于等于0的元素都设为1,小于0的元素都设为0。最终得到的transformer是经过二值化处理后的y_0数组。
data = ["This two-wheeler is really good on slippery roads"] sentce=["This is really good"] from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity vectorizer = CountVectorizer() X_train_termcounts = vectorizer.fit_transform(data) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_termcounts) print ("\nTfidf of training data:", X_train_tfidf.toarray()) X_input_termcounts = vectorizer.transform(sentce) X_input_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_input_termcounts) print ("\nTfidf of training data:", X_input_tfidf.toarray()) print("\nCosine of data:",cosine_similarity(X_train_tfidf,X_input_tfidf))代码注释
下面是对这段代码的注释:
```
data = ["This two-wheeler is really good on slippery roads"] # 定义训练数据
sentce=["This is really good"] # 定义输入句子
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 导入文本特征提取库
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer # 导入TF-IDF转换库
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 导入余弦相似度计算库
vectorizer = CountVectorizer() # 创建词袋模型
X_train_termcounts = vectorizer.fit_transform(data) # 对训练数据进行特征提取和向量化
tfidf_transformer = TfidfTransformer() # 创建TF-IDF转换器
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_termcounts) # 对训练数据进行TF-IDF转换
print ("\nTfidf of training data:", X_train_tfidf.toarray()) # 打印训练数据的TF-IDF矩阵
X_input_termcounts = vectorizer.transform(sentce) # 对输入句子进行特征提取和向量化
X_input_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_input_termcounts) # 对输入句子进行TF-IDF转换
print ("\nTfidf of input data:", X_input_tfidf.toarray()) # 打印输入句子的TF-IDF矩阵
print("\nCosine of data:",cosine_similarity(X_train_tfidf,X_input_tfidf)) # 计算训练数据和输入句子的余弦相似度
```
这段代码通过使用CountVectorizer和TfidfTransformer库对文本数据进行特征提取和向量化,并使用cosine_similarity计算训练数据和输入句子的余弦相似度。输出结果是训练数据和输入句子的TF-IDF矩阵以及它们之间的余弦相似度。