在Naive Bayes中使用稀疏矩阵/在线学习(Python,scikit)

发布时间：2020-12-16 22:01:21 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我正在尝试在数据集上做Naive Bayes,该数据集有超过6,000,000个条目,每个条目有150k的特征.我试图从以下链接实现代码： Implementing Bag-of-Words Naive-Bayes classifier in NLTK 问题是(据我所知),当我尝试使用dok_matrix作为参数运行train-method时,它无

我正在尝试在数据集上做Naive Bayes,该数据集有超过6,000,000个条目,每个条目有150k的特征.我试图从以下链接实现代码：
Implementing Bag-of-Words Naive-Bayes classifier in NLTK

问题是(据我所知),当我尝试使用dok_matrix作为参数运行train-method时,它无法找到iterkeys(我已将OrderedDict的行与标签配对)：

Traceback (most recent call last):
  File "skitest.py",line 96,in


我的问题是,有没有办法通过条目(在线)教授分类器条目来避免使用稀疏矩阵,还是有一种稀疏矩阵格式,我可以在这种情况下有效地使用而不是dok_matrix？还是我错过了一些明显的东西？
谢谢你的时间.                        
（编辑：李大同）
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