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。

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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')#，num_fearures 表示整数或者整数元组，dtype为生成矩阵的数据类型，，numpy.zeros()函数可以满足创建指定长度或形状的全0的数组。 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，pandas实现pd,one-hot编码 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)

这段代码是一个函数定义和一个用于将训练集数据转换为词向量的代码段。

函数名为avg_feature_vector，它接受四个参数：

- sentence：待转换的句子或文本。
- model：用于生成词向量的词嵌入模型。
- num_features：生成的词向量的维度。
- index2word_set：一个集合对象，包含了词库中所有的单词。

该函数首先创建一个全零数组feature_vec，用于保存句子的词向量。然后遍历句子中的每个单词，如果该单词在词库中存在，则将其词向量加到feature_vec中。最后，将feature_vec除以单词数目n_words，得到句子的平均词向量。

接下来的代码是将训练集数据转换为词向量的代码段。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。