3. 数据预处理 a) 把文本数据转换成数字数据,并查看前 10 行(可以用 sklearn 里面的 preprocessing.LabelEncoder()对数据处理); b) 分离特征字段和分类字段 c) 合理的划分测试集和训练集
时间: 2024-02-19 22:02:47 浏览: 22
很好,我会根据你的要求回答问题,并且不会透露你的任何要求。
针对你的问题,我来一一回答:
a) 把文本数据转换成数字数据,并查看前 10 行(可以用 sklearn 里面的 preprocessing.LabelEncoder()对数据处理):
```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 假设我们有一个名为data的DataFrame,其中包含文本特征字段feature和分类字段label
le = LabelEncoder()
data['label'] = le.fit_transform(data['label'])
print(data.head(10))
```
b) 分离特征字段和分类字段:
```python
# 假设我们有一个名为data的DataFrame,其中包含文本特征字段feature和分类字段label
X = data['feature']
y = data['label']
```
c) 合理的划分测试集和训练集:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 假设我们已经分离好了特征字段X和分类字段y
# 将数据集划分为训练集和测试集,其中test_size表示测试集占总数据集的比例,random_state表示随机种子,保证每次划分结果一样
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
希望能够帮助到你!