train_df = pd.read_csv('../input/train.csv') test_df = pd.read_csv('../input/test.csv') combine = [train_df, test_df] 转述成Rstudio
时间: 2023-08-21 10:31:08 浏览: 68
这是Python中的代码,如果要在RStudio中实现相同的功能,您需要使用R中的读取csv文件的函数,例如read.csv()。同时,您需要使用R中的数据框(data frame)来存储数据。
下面是一个示例代码,供您参考:
```
train_df <- read.csv("../input/train.csv")
test_df <- read.csv("../input/test.csv")
combine <- list(train_df, test_df)
```
在这个示例中,我们使用了read.csv()函数分别读取了train.csv和test.csv两个文件,然后将它们存储在R中的数据框train_df和test_df中。最后,我们使用list函数将这两个数据框组合成一个列表combine。
相关问题
import pandas as pd df = pd.read_csv(filename, header=None, names=['category', 'text']) from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score # 读取新闻文本数据 from csv import readerimport numpy as np filename = input("请输入文件名:") with open(filename,'rt',encoding = 'UTF-8') as file: readers = reader(raw_data,delimiter=',') A = list(file) data = np.array(A)print(data) df = pd.read_csv('20news-18828') # 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42) # 对文本进行特征提取 tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english') X_train = X_train.astype(str) X_test = X_test.astype(str) # 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train_tfidf, y_train) y_pred = clf.predict(X_test_tfidf.toarray()) # 输出模型的准确率 print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))是否有问题
有几个问题需要修改:
1. 第一行代码中的`filename`是未定义的,需要将其定义或者替换成具体的文件名。
2. 第二行代码中的`header=None`是不必要的,因为后面显式地指定了列名。
3. 第三行代码中的`raw_data`是未定义的,需要将其替换成文件对象`file`。
4. 第四行代码中的`list(file)`可以直接替换成`file.readlines()`。
5. 第五行代码中的文件名应该是具体的文件名,而不是数据集的名称。
6. 第七行代码中的`train_test_split`函数未导入,需要将其导入。
7. 第十二行代码中的`X_train_tfidf`和`X_test_tfidf`未定义,需要先进行特征提取。
综上所述,可以修改为如下代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from csv import reader
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
filename = input("请输入文件名:")
with open(filename, 'rt', encoding='UTF-8') as file:
A = file.readlines()
data = np.array(A)
df = pd.DataFrame(data, columns=['text'])
# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['text'], df['category'], random_state=42)
# 对文本进行特征提取
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
X_train_tfidf = tfidf.fit_transform(X_train.astype(str))
X_test_tfidf = tfidf.transform(X_test.astype(str))
# 使用多项式朴素贝叶斯模型进行训练和预测
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train_tfidf, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test_tfidf.toarray())
# 输出模型的准确率
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))
```
def mult_l(): text = [] data = pd.read_csv('D:/library/文本分类/train.csv', encoding='utf-8') tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(data.word) # print(tfidf.get_feature_names()) # print(features.toarray()) list_dir_test = os.listdir('D:/library/文本分类/test/') for t in list_dir_test: with open('D:/library/文本分类/test/'+t, 'r', encoding='utf-8') as f: format_sec = f.read() text.append(format_sec) features1 = tfidf.transform(text) clf = joblib.load( 'D:/library/fenci/MultinomialNB_classify.pkl') # 将模型存储在变量clf_load中 cat_id_df = data[['id', 'id_style']].drop_duplicates( ).sort_values('id_style').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['id_style', 'id']].values) pred_cat_id = clf.predict(features1) # print(pred_cat_id) print('测试集文件:', 'D:/library/fenci/test_1/' + t, '预测类别:', id_to_cat[pred_cat_id[0]]) text.clear() if name == "main": mult_l()报错为ValueError: X has 326125 features, but MultinomialNB is expecting 59079 features as input.
这个错误是因为你在测试集上使用的特征向量(features1)的维度与训练集上使用的特征向量(features)的维度不同。在训练过程中,你使用了TfidfVectorizer来提取特征向量,但是在测试集上你又重新使用了TfidfVectorizer来提取特征向量,这导致了特征向量的维度不同。
解决方法是在测试集上使用与训练集相同的TfidfVectorizer来提取特征向量,可以在训练集上先拟合TfidfVectorizer,然后在测试集上使用拟合好的TfidfVectorizer来提取特征向量。可以像下面这样修改代码:
```
def mult_l():
text = []
data = pd.read_csv('D:/library/文本分类/train.csv', encoding='utf-8')
tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2))
features = tfidf.fit_transform(data.word)
# print(tfidf.get_feature_names())
# print(features.toarray())
clf = joblib.load('D:/library/fenci/MultinomialNB_classify.pkl')
# 将模型存储在变量clf_load中
cat_id_df = data[['id', 'id_style']].drop_duplicates().sort_values('id_style').reset_index(drop=True)
cat_to_id = dict(cat_id_df.values)
id_to_cat = dict(cat_id_df[['id_style', 'id']].values)
list_dir_test = os.listdir('D:/library/文本分类/test/')
for t in list_dir_test:
with open('D:/library/文本分类/test/'+t, 'r', encoding='utf-8') as f:
format_sec = f.read()
text.append(format_sec)
features1 = tfidf.transform(text)
pred_cat_id = clf.predict(features1)
# print(pred_cat_id)
print('测试集文件:', 'D:/library/fenci/test_1/' + t, '预测类别:', id_to_cat[pred_cat_id[0]])
text.clear()
if __name__ == "__main__":
mult_l()
```
这样就可以避免特征向量维度不匹配的错误了。