解释代码：def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature X=gbdt_lr(X,y) # 划分数据集 x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size = 0.3, random_state = 272)

这段代码是一个机器学习算法的实现，主要步骤如下：

1. 使用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)算法构建模型，其中n_estimators设置为20，random_state设置为2019，subsample设置为0.8，max_depth设置为5，min_samples_leaf设置为1，min_samples_split设置为6。

2. 对于连续变量，进行离散化操作。

3. 对于得到的离散化结果，进行One-Hot编码。

4. 输出编码结果，并将其作为新的特征。

5. 使用train_test_split函数将数据集分为训练集和验证集，其中测试集占总数据集的30%。

6. 最后返回转换后的特征作为模型训练的输入。

需要注意的是，这段代码中使用的GBDT模型是通过Scikit-learn库的GradientBoostingClassifier类实现的。同时，One-Hot编码的实现是通过Scikit-learn库的OneHotEncoder类实现的。

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解释代码：def avg_feature_vector(sentence, model, num_features, index2word_set): # 定义词向量数量 feature_vec = np.zeros((num_features, ), dtype='float32') n_words = 0 # 分析句子中每一个词在词库中的情况 for word in str(sentence): word=str(word) if word in index2word_set: n_words += 1 feature_vec = np.add(feature_vec, model.wv[word]) # 进行向量转换 if (n_words > 0): feature_vec = np.divide(feature_vec, n_words) return feature_vec # 将训练集的数据转换为词向量 df=[] for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # 将文本转换为onehot向量 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray()) # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) return gbc_new_feature X=gbdt_lr(X,y)

这段代码的主要作用是将一段文本转换为词向量，并使用这些词向量训练一个梯度提升决策树模型，并将文本转换为onehot向量。下面是代码的详细解释：

1. `avg_feature_vector()`函数：该函数的作用是将一个句子转换为词向量。它的输入参数有四个：

- `sentence`：表示输入的句子。
- `model`：表示使用的词向量模型。
- `num_features`：表示词向量的维度。
- `index2word_set`：表示词库中的所有词的集合。

该函数的具体实现步骤如下：

- 初始化一个大小为`(num_features,)`的零向量`feature_vec`。
- 对句子中的每个词进行处理，如果该词在词库中，则将它的词向量加到`feature_vec`中。
- 如果句子中的词都在词库中，则将`feature_vec`中的向量除以句子中词的数量，得到平均词向量`feature_vec`。

2. `df=[]`和`for`循环：这部分代码的作用是将训练集中的所有数据转换为词向量，并将它们存储到一个列表中。

- `df=[]`：初始化一个空列表，用于存储词向量。
- `for i in range(len(a))`：对训练集中的每个数据进行处理。
- `s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set)`：将每个数据转换为词向量，并将其存储在`s1_afv`中。
- `df.append(s1_afv)`：将每个词向量添加到`df`列表中。

3. `X=pd.DataFrame(df)`：将词向量列表转换为一个`DataFrame`对象，并将其存储到变量`X`中。

4. `y=[]`和`for`循环：这部分代码的作用是为每个评论设置初始标签。

- `y=[]`：初始化一个空列表，用于存储标签。
- `for i in range(len(a))`：对每个评论进行处理。
- `s = SnowNLP(str(a[i]))`：使用SnowNLP库对评论进行情感分析。
- `if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0)`：如果评论的情感得分大于0.7，则将标签设置为1，否则为0。

5. `y=pd.DataFrame(y)`：将标签列表转换为一个`DataFrame`对象，并将其存储到变量`y`中。

6. `gbdt_lr()`函数：该函数的作用是使用梯度提升决策树训练模型，并将文本转换为onehot向量。它的输入参数有两个：

- `X`：表示输入的词向量。
- `y`：表示输入的标签。

该函数的具体实现步骤如下：

- 初始化一个`GradientBoostingClassifier`模型，设置一些参数。
- 使用`fit()`方法训练模型。
- 使用`apply()`方法将连续变量离散化，并将结果存储在`gbc_leaf`中。
- 将`gbc_leaf`重塑为`(n_samples, n_estimators)`的矩阵，并将结果存储在`gbc_feats`中。
- 使用`OneHotEncoder`将`gbc_feats`转换为onehot向量，并将结果存储在`gbc_new_feature`中。
- 输出`gbc_new_feature`并将其返回。

解释代码：df=[]#首先创建一个空列表df，用于存储转换后的词向量。 #然后循环遍历训练集中的每个文本，调用avg_feature_vector函数将其转换为词向量 #并将结果添加到df列表中 #最后，使用pandas库将df列表转换为一个DataFrame对象X，其中每一行代表一个文本的词向量。 for i in range(len(a)): s1_afv = avg_feature_vector(a[i], model=model, num_features=100, index2word_set=index2word_set) df.append(s1_afv) X=pd.DataFrame(df) # 使用nlp为评论设置初始标签 y=[] for i in range(len(a)): # print(i) s = SnowNLP(str(a[i])) if s.sentiments > 0.7: y.append(1) else: y.append(0) y=pd.DataFrame(y) # onehot编码， x是词语，y是情感其情感类别 def gbdt_lr(X, y): # 构建梯度提升决策树 gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=20,random_state=2019, subsample=0.8, max_depth=5,min_samples_leaf=1,min_samples_split=6) gbc.fit(X, y) # 连续变量离散化 gbc_leaf = gbc.apply(X) gbc_feats = gbc_leaf.reshape(-1, 20) # 转换为onehot enc = OneHotEncoder() enc.fit(gbc_feats) gbc_new_feature = np.array(enc.transform(gbc_feats).toarray())#gbc_feats为编码的数据 # 输出转换结果 print(gbc_new_feature) #输出结果为一个矩阵（编码后的结果），每个分类变量都被转换为了一个新的二元变量，表示该变量是否属于对应的分类，这样就可以方便地在机器学习算法中使用了。 return gbc_new_feature

这段代码主要是对文本进行特征工程，将文本转换为词向量，然后使用梯度提升决策树进行分类。具体而言，代码的实现过程如下：

1. 创建一个空列表df，用于存储转换后的词向量。

2. 循环遍历训练集中的每个文本，调用avg_feature_vector函数将其转换为词向量，并将结果添加到df列表中。

3. 使用pandas库将df列表转换为一个DataFrame对象X，其中每一行代表一个文本的词向量。

4. 使用SnowNLP库为评论设置初始标签，将情感分数大于0.7的文本标记为1，否则标记为0。

5. 使用梯度提升决策树对特征工程后的词向量进行分类。具体而言，代码构建了一个梯度提升决策树分类器，使用训练集训练模型，并将模型应用于训练集的特征向量上，得到一个编码后的特征向量。最后，使用OneHotEncoder库将特征向量转换为二元变量，表示该变量是否属于对应的分类。