特徵提取
將任意資料（如文字或影象）轉換為可用於機器學習的數字特徵
注：特徵值化是為了計算機更好的去理解資料
字典特徵提取
作用：對字典資料進行特徵值化
dictvectorizer.get_feature_names() 返回類別名稱
from sklearn.feature_extraction import dictvectorizer
def dict_demo():
"""對字典型別的資料進行特徵抽取
:return: none
"""data = [, , ]
# 1、例項化乙個轉換器類
transfer = dictvectorizer(sparse=false)
# 2、呼叫fit_transform
data = transfer.fit_transform(data)
print("返回的結果:\n", data)
# 列印特徵名字
print("特徵名字：\n", transfer.get_feature_names())
return none
作用：對文字資料進行特徵值化
countvectorizer.get_feature_names() 返回值:單詞列表
sklearn.feature_extraction.text.tfidfvectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import countvectorizer
def text_count_demo():
"""對文字進行特徵抽取，countvetorizer
:return: none
"""data = ["life is short,i like like python", "life is too long,i dislike python"]
# 1、例項化乙個轉換器類
# transfer = countvectorizer(sparse=false) # 注意,沒有sparse這個引數
transfer = countvectorizer()
# 2、呼叫fit_transform
data = transfer.fit_transform(data)
print("文字特徵抽取的結果：\n", data.toarray())
print("返回特徵名字：\n", transfer.get_feature_names())
return none
機器學習 特徵工程 字典特徵提取
將原始資料轉換為更好地代表 模型的潛在問題的特徵的過程，從而提高了對未知資料的 準確性，直接影響 結果。對文字等特徵進行特徵值化，為了計算機更好地理解資料 sklearn.feature extraction 對字典資料進行特徵值化 字典資料抽取 就是把字典中一些類別資料，分別轉換成特徵，數值型別不...
機器學習 特徵工程之特徵提取
第二部分 特徵提取 備註 1.資料決定了機器學習的上限，而演算法只是盡可能逼近這個上限 這句話很好的闡述了資料在機器學習中的重要性。大部分直接拿過來的資料都是特徵不明顯的 沒有經過處理的或者說是存在很多無用的資料，那麼需要進行一些特徵處理，特徵的縮放等等，滿足訓練資料的要求。2.特徵工程的過程 從資...
機器學習 特徵工程和文字特徵提取
命令檢視是否可用 注意 安裝scikit learn需要numpy，pandas等庫 from sklearn.feature extraction import dictvectorizer defdictvec 對字典特徵值 return none dit dictvectorizer 例項化 ...