基于TfidfVectorizer() 写一段逻辑回归代码 我的文件时excel

首先，我们需要将Excel文件中的文本数据读取出来，并将其转换成向量形式。这里我们使用TfidfVectorizer()进行向量化处理。然后，我们使用逻辑回归算法对向量化后的数据进行分类。

以下是一个简单的逻辑回归代码示例：

# 导入所需库
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取文本数据
text_data = df['text'].values.astype('U')

# 将文本数据向量化
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectorized_data = vectorizer.fit_transform(text_data)

# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(vectorized_data, df['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 建立逻辑回归模型
model = LogisticRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
predictions = model.predict(X_test)

# 输出模型准确率
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print('Model accuracy:', accuracy)

以上代码将Excel文件中的文本数据读取出来，并将其转换成向量形式。然后，使用逻辑回归算法对向量化后的数据进行分类，并输出模型的准确率。需要注意的是，在实际使用中，我们需要根据具体情况进行参数调整，以获得更好的模型效果。