Python の sklearn で CountVectorizer を使用するにはどうすればよいですか?
はじめに
CountVectorizer の公式ドキュメント。
ドキュメント コレクションをカウント行列にベクトル化します。
先験的な辞書を提供せず、アナライザーを使用して何らかの特徴選択を行わない場合、特徴の数はデータの分析によって発見された語彙と同じになります。
データの前処理
2 つの方法: 1. 単語を分割せずにモデルに直接入力できます; 2. 最初に中国語のテキストを分割できます。
2 つの方法で生成される語彙は大きく異なります。具体的なデモンストレーションは後ほど説明します。
import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer #原始数据 text = ['很少在公众场合手机外放', '大部分人都还是很认真去学习的', '他们会用行动来', '无论你现在有多颓废,振作起来', '只需要一点点地改变', '你的外在和内在都能焕然一新'] #提取中文 text = [' '.join(re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+',tt,re.S)) for tt in text] #分词 text = [' '.join(jieba.lcut(tt)) for tt in text] text
モデルを構築する
モデルをトレーニングする
#构建模型 vectorizer = CountVectorizer() #训练模型 X = vectorizer.fit_transform(text)
すべての単語:model.get_feature_names()
#所有文档汇集后生成的词汇 feature_names = vectorizer.get_feature_names() print(feature_names)
単語分割なし 生成された語彙
単語分割後に生成された語彙
カウント行列: X.toarray()
#每个文档相对词汇量出现次数形成的矩阵 matrix = X.toarray() print(matrix)
#计数矩阵转化为DataFrame df = pd.DataFrame(matrix, columns=feature_names) df
語彙インデックス: model.vocabulary_
print(vectorizer.vocabulary_)
以上がPython の sklearn で CountVectorizer を使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

VSコードはWindows 8で実行できますが、エクスペリエンスは大きくない場合があります。まず、システムが最新のパッチに更新されていることを確認してから、システムアーキテクチャに一致するVSコードインストールパッケージをダウンロードして、プロンプトとしてインストールします。インストール後、一部の拡張機能はWindows 8と互換性があり、代替拡張機能を探すか、仮想マシンで新しいWindowsシステムを使用する必要があることに注意してください。必要な拡張機能をインストールして、適切に動作するかどうかを確認します。 Windows 8ではVSコードは実行可能ですが、開発エクスペリエンスとセキュリティを向上させるために、新しいWindowsシステムにアップグレードすることをお勧めします。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

VSコードはPythonの書き込みに使用でき、Pythonアプリケーションを開発するための理想的なツールになる多くの機能を提供できます。ユーザーは以下を可能にします。Python拡張機能をインストールして、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を取得できます。デバッガーを使用して、コードを段階的に追跡し、エラーを見つけて修正します。バージョンコントロールのためにGitを統合します。コードフォーマットツールを使用して、コードの一貫性を維持します。糸くずツールを使用して、事前に潜在的な問題を発見します。

VSコードでは、次の手順を通じて端末でプログラムを実行できます。コードを準備し、統合端子を開き、コードディレクトリが端末作業ディレクトリと一致していることを確認します。プログラミング言語(pythonのpython your_file_name.pyなど)に従って実行コマンドを選択して、それが正常に実行されるかどうかを確認し、エラーを解決します。デバッガーを使用して、デバッグ効率を向上させます。

VSコード拡張機能は、悪意のあるコードの隠れ、脆弱性の活用、合法的な拡張機能としての自慰行為など、悪意のあるリスクを引き起こします。悪意のある拡張機能を識別する方法には、パブリッシャーのチェック、コメントの読み取り、コードのチェック、およびインストールに注意してください。セキュリティ対策には、セキュリティ認識、良好な習慣、定期的な更新、ウイルス対策ソフトウェアも含まれます。
