指出代码的错误：from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vect = CountVectorizer() vect_train=vect.fit_transform(x_train) from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf=TfidfVectorizer() tfidf_train=tfidf.fit_transform(vect_train)

时间: 2023-03-09 15:53:03 浏览: 208
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feat_extr.rar_.ana_extr_extraction_feature extraction_feature_ex

看起来你把CountVectorizer和TfidfVectorizer混淆了，应该把tfidf_train=tfidf.fit_transform(x_train)而不是tfidf_train=tfidf.fit_transform(vect_train)。
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import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字，汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字，汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词，并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码，请补全train和test函数

X_test_counts = count_vect.transform(X_test) X_test_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_test_counts) y_pred = clf.predict(X_test_tfidf) return y_pred train函数使用MultinomialNB()方法来拟合...

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer vect = DictVectorizer() features = features.to_dict(orient = 'records')

- features = vect.fit_transform(features) 调用 DictVectorizer 的 fit_transform() 方法，将特征字典列表转换为一个稀疏矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征。矩阵中的元素表示该样本在对应特征上的...

X_train = df.loc[:25000, 'review'].values y_train = df.loc[:25000, 'sentiment'].values X_test = df.loc[25000:, 'review'].values y_test = df.loc[25000:, 'sentiment'].values from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import GridSearchCV tfidf = TfidfVectorizer(strip_accents=None, lowercase=False, preprocessor=None) param_grid = [{'vect__ngram_range': [(1, 1)], 'vect__stop_words': [stop, None], 'vect__tokenizer': [tokenizer, tokenizer_porter], 'clf__penalty': ['l1', 'l2'], 'clf__C': [1.0, 10.0, 100.0]}, {'vect__ngram_range': [(1, 1)], 'vect__stop_words': [stop, None], 'vect__tokenizer': [tokenizer, tokenizer_porter], 'vect__use_idf':[False], 'vect__norm':[None], 'clf__penalty': ['l1', 'l2'], 'clf__C': [1.0, 10.0, 100.0]}, ] lr_tfidf = Pipeline([('vect', tfidf), ('clf', ******)]) # find out how to use pipeline and choose a model to make the document classification gs_lr_tfidf = GridSearchCV(lr_tfidf, param_grid, scoring='accuracy', cv=5, verbose=2, n_jobs=-1) *号部分填什么

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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer s1 = jieba.cut('大师兄，师父和师弟被妖精抓走了！') s1 = [' '.join(s1)] vect = CountVectorizer() vect.fit(s1) s1_feature = vect.transform(s1...

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# 应用 comment = input('请输入您的事件：') comment = [' '.join(jieba.cut(comment))] print(comment) X_try = vect.transform(comment) y_pred = clf.predict(X_try.toarray()) print(y_pred) 数据有306行，把这个改成循环语句

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 假设已经定义了vect和clf变量 data = [] # 存储所有数据 # 循环读取306行数据 for i in ...

3.使用sklearn库调用CountVectorizer和TfidfTransformer函数计算TF-IDF值，将文本转化为词频矩阵。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer 2. 创建一个CountVectorizer对象，用于将文本转换为词频矩阵： python count_vect = CountVectorizer() 3. 调用fit_...

根据提供的data.csv（包含comment和star）附件，对外卖评论进行分类，2分类，正向负向，两种方式：sklearn调用以及自己编写模型类和根据分类结果，分别画出正向词云图，负向词云图的代码

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使用TensorFlow对https://raw.githubusercontent.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/master/datasets/waimai_10k/waimai_10k.csv该文本进行文本分类

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer # 使用词袋模型 count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(train_df['review']) X_test_counts...

1.通过https://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html网站学习使用scikit-learn进行文本分类的方法 2.按照教程，采用朴素贝叶斯分类器对20 newsgroups数据集中['alt.atheism', 'comp.graphics', 'sci.med', 'soc.religion.christian']四种类型的文档进行分类 3.对分类结果进行分析，要求给出每种类型的精确度（precision）、召回率（recall）和F1-score

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.metrics import ...

variance.fit(

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.naive_bayes import ...

能在改一下吗，文本数据是对应data_test = data_test[['inspection_item_id_encoded','merged_text']] data_test的merged_text这一列

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 假设已经定义了vect和clf变量 data = [] # 存储所有数据 # 循环处理每行数据 for index, ...

写出完整的使用贝叶斯文本分类评论，使用CountVectorizer进行向量化并并采用TF-IDF加权的代码

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写出完整的使用贝叶斯分类垃圾邮件，使用CountVectorizer进行向量化并并采用TF-IDF加权的代码

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