我有电影评论的数据集.它有两列：“类”和“评论”.我已经完成了大多数常规的预处理工作,例如：降低字符,删除停用词,删除标点符号.在预处理结束时,每个原始评论看起来都像是由空格分隔符分隔的单词.
我想先使用CountVectorizer,然后再使用TF-IDF,以创建数据集的特征,以便我可以使用Random Forest进行分类/文本识别.我调查了网站,然后尝试做网站.这是我的代码：
data = pd.read_csv('updated-data ready.csv')
X = data.drop('class',axis = 1)
y = data['class']
vectorizer = CountVectorizer()
new_X = vectorizer.fit_transform(X)
tfidfconverter = TfidfTransformer()
X1 = tfidfconverter.fit_transform(new_X)
print(X1)
但是,我得到这个输出…
(0,0) 1.0
这根本没有意义.我处理了一些参数,并注释掉了有关TF-IDF的部分.这是我的代码：
data = pd.read_csv('updated-data ready.csv')
X = data.drop('class',axis = 1)
y = data['class']
vectorizer = CountVectorizer(analyzer = 'char_wb',
tokenizer = None,
preprocessor = None,
stop_words = None,
max_features = 5000)
new_X = vectorizer.fit_transform(X)
print(new_X)
这是我的输出：
(0,4) 1
(0,6) 1
(0,2) 1
(0,5) 1
(0,1) 2
(0,3) 1
(0,0) 2
我想念什么吗？还是我太菜鸟不懂？我所理解和想要的只是/如果我进行了变换,我将收到一个具有这么多功能(关于单词及其频率)加上标签列的新数据集.但是,我得到的却远非如此.
我再说一遍,我想要做的是从评论集中提取一个新的数据集,其中包含数字,单词作为特征,因此Random Forest或其他分类算法可以对它进行任何处理.
谢谢.
顺便说一句,这是我的数据集的前五行：
class reviews
0 1 da vinci code book awesome
1 1 first clive cussler ever read even books like ...
2 1 liked da vinci code lot
3 1 liked da vinci code lot
4 1 liked da vinci code ultimatly seem hold
假设您碰巧有一个数据框：
data
class reviews
0 1 da vinci code book aw...
1 1 first clive cussler ever read even books lik...
2 1 liked da vinci cod...
3 1 liked da vinci cod...
4 1 liked da vinci code ultimatly seem...
分为特征和结果：
y = data['class']
X = data.drop('class',axis = 1)
然后,按照您的管道,您可以为任何ML算法准备数据,如下所示：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfTransformer
new_X = vectorizer.fit_transform(X.reviews)
new_X
<5x18 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
此new_X可以“按原样”在您的其他管道中使用,也可以转换为密集矩阵：
new_X.todense()
matrix([[1,1,1],[0,0],1]],dtype=int64)
with 30 stored elements in Compressed Sparse Row format>
此矩阵中的行表示原始评论列中的行,而列表示字数.如果您对“哪一列”指的是您可能要使用的单词感兴趣：
vectorizer.vocabulary_
{'da': 6,'vinci': 17,'code': 4,'book': 1,'awesome': 0,'first': 9,'clive': 3,'cussler': 5,....
其中key是单词,值是上述矩阵中的列索引(实际上,您可以推断该列索引对应于有序词汇表,“ awesome”负责第0列,依此类推).
您可以像下面这样进一步处理管道：
tfidfconverter = TfidfTransformer()
X1 = tfidfconverter.fit_transform(new_X)
X1
<5x18 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 30 stored elements in Compressed Sparse Row format>
最后,您可以将预处理的数据输入到RandomForest中：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X1,y)
此代码在我的笔记本上运行没有错误.
请让我们知道这是否可以解决您的问题！
