NLTK包提供了一种方法show_most_informative_features()来查找这两个类最重要的特征，输出如下:contains(outstanding)=Truepos:neg=11.1:1.0contains(seagal)=Trueneg:pos=7.7:1.0contains(wonderfully)=Truepos:neg=6.8:1.0contains(damon)=Truepos:neg=5.9:1.0contains(wasted)=Trueneg:pos=5.8:1.0正如这个问题中的回答Howtogetmostinformativefeaturesfo
我使用Python遇到了这个概念distutils2/packaging.我确实谷歌了，但没有完全理解这个想法，所以宁愿从更有经验的人那里得到更好的解释，以更好地吸收这个概念。"Troveclassifiersareforclassification(andsearchingisaniceconsequenceofthat).It'samatterofaccuracy.PyPy,IronPythonandJythonarenotprogramminglanguagestheyareimplementationsofthePythonprogramminglanguage.Shedski
我有一个表单数据框，df:cat_var_1cat_var_2num_var_10OrangeMonkey341BananaCat562OrangeDog223BananaMonkey6..假设数据集中cat_var_1的可能值的比率为['Orange':0.6,'Banana':0.4]，cat_var_2的可能值的比率为['Monkey':0.2,'Cat':0.7,'狗':0.1].如何将数据拆分为训练集、测试集和验证集(60:20:20拆分)，以便保留分类变量的比率？实际上，这些变量可以是任意数量，而不仅仅是两个。此外，很明显，在实践中可能永远无法实现精确的比率，但我们希望它尽
我一直在做我的项目DeepLearningLanguageDetection这是一个具有这些层的网络，可以识别16种编程语言:这是生成网络的代码:#Settingupthemodelgraph_in=Input(shape=(sequence_length,number_of_quantised_characters))convs=[]foriinrange(0,len(filter_sizes)):conv=Conv1D(filters=num_filters,kernel_size=filter_sizes[i],padding='valid',activation='relu',
我有一个字典列表，例如:[{'person':'guybrush','job':'pirate'},{'person':'leChuck','job':'pirate'},{'person':'elaine','job':'governor'}]我想显示按工作分组的人员。所以在前端，我们可以选择一份工作并查看所有拥有所选工作的人。在使用令人困惑的嵌套循环和列表之前，我已经执行过这样的功能。您认为获得此结果的最有效方法是什么？pirate=['guybrush','leChuck']governor=['elaine'] 最佳答案 使
大家好，我是Python和NLP的新手。我需要实现一个感知器分类器。我搜索了一些网站，但没有找到足够的信息。现在我有一些文件，我根据类别(体育、娱乐等)进行了分组。我还列出了这些文档中最常用的单词及其频率。在一个特定的网站上有人说我必须有某种接受参数x和w的决策函数。x显然是某种向量(我不知道w是什么)。但是我不知道如何使用我所拥有的信息来构建感知器算法以及如何使用它来对我的文档进行分类。你有什么想法吗？谢谢:) 最佳答案 感知器的样子从外部来看，感知器是一个函数，它接受n个参数(即n维向量)并产生m个输出(即m维向量)。在内部，感
编辑:这个问题早在2013年就出现了pandas~0.13，并且由于直接支持boxplot版本0.15-0.18之间的某处而被废弃(根据@Cireo'slateanswer；由于有人提出这个问题，pandas也大大改进了对分类的支持。)我可以在pandasDataFrame中获取工资列的boxplot...train.boxplot(column='Salary',by='Category',sym='')...但是我不知道如何根据另一个标准定义“类别”列上使用的索引顺序-我想提供我自己的自定义顺序:category_order_by_mean_salary=train.groupby
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题？更新问题，以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭8年前。Improvethisquestion我们需要一个内容分类模块。贝叶斯分类器似乎就是我要找的。我们应该选择Orange还是NLTK？
我正在尝试使用pandas将分类值转换为二进制值。这个想法是将每个唯一的分类值视为一个特征(即一列)，并根据特定对象(即行)是否分配给该类别来放置1或0。以下是代码:data=pd.read_csv('somedata.csv')converted_val=data.T.to_dict().values()vectorizer=DV(sparse=False)vec_x=vectorizer.fit_transform(converted_val)numpy.savetxt('out.csv',vec_x,fmt='%10.0f',delimiter=',')我的问题是，如何使用列名保
我在R、pythonstatmodels和sklearn中做了一些逻辑回归实验。虽然R和statmodels给出的结果一致，但与sklearn返回的结果存在一些差异。我想了解为什么这些结果不同。我理解这可能不是木头下使用的相同优化算法。具体来说，我使用标准的Default数据集(在ISLbook中使用)。以下Python代码将数据读入数据框Default。importpandasaspd#dataisavailablehereDefault=pd.read_csv('https://d1pqsl2386xqi9.cloudfront.net/notebooks/Default.csv'
