读入CSV文件后,分词处理后,进行TFIDF,然后进行机器学习
时间: 2023-05-14 15:04:28 浏览: 118
非常好的问题!读入CSV文件后,你可以使用Python中的pandas库来读取和处理CSV文件。然后,你可以使用nltk库中的分词器来进行分词处理。接下来,你可以使用sklearn库中的TfidfVectorizer类来进行TF-IDF处理。最后,你可以使用sklearn库中的机器学习算法来进行分类或者回归任务。具体的代码实现可以参考sklearn的官方文档和示例代码。
相关问题
使用jieba分词将csv文件进行分词、去停用词、和特征化向量化后,分别进行保存结果
好的,可以按照以下步骤来实现:
1. 导入必要的库
```python
import pandas as pd
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
```
2. 读取csv文件并分词
```python
data = pd.read_csv('data.csv')
data['text_cut'] = data['text'].apply(lambda x: " ".join(jieba.cut(x)))
```
3. 加载停用词表并去除停用词
```python
stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', names=['stopword'], encoding='utf-8')
stopwords = stopwords['stopword'].tolist()
data['text_cut'] = data['text_cut'].apply(lambda x: " ".join([word for word in x.split() if word not in stopwords]))
```
4. 特征化向量化
```python
tfidf = TfidfVectorizer()
features = tfidf.fit_transform(data['text_cut'])
features_df = pd.DataFrame(features.toarray(), columns=tfidf.get_feature_names())
```
5. 保存分词后的结果到csv文件
```python
data.to_csv('data_cut.csv', index=False)
```
6. 保存去除停用词后的结果到csv文件
```python
data.to_csv('data_cut_stopwords.csv', index=False)
```
7. 保存特征化向量化后的结果到csv文件
```python
features_df.to_csv('data_features.csv', index=False)
```
这样就完成了分词、去除停用词、特征化向量化后的结果保存。
对spam数据集进行tfidf处理实现代码
很高兴回答你的问题!以下是对spam数据集进行tfidf处理的代码:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取数据集
with open('spam.txt', 'r') as f:
data = f.readlines()
# 分割数据集
X = [d.split('\t')[1].strip() for d in data]
y = [d.split('\t')[0] for d in data]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# tfidf处理
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_tfidf = vectorizer.transform(X_test)
# 训练模型
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train_tfidf, y_train)
# 预测并计算准确率
y_pred = clf.predict(X_test_tfidf)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
```
希望这个代码能够帮到你,如果你还有其他问题,欢迎继续提问!