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RSS订阅原创 11111
elif word_list[i].isdigit():#去数值。#对上一关获得的分词后的训练集trainX_txt和测试集testX_txt，#去掉停用词和数值，同时对每条标题（词列表），变成字符串（词之间用空格分开），#读取停用词文件“stop_words.txt”，该文件为单列无表头的文件。# 最后返回结果，同时也返回上一关的Y值（r[1]）trainX_txt=[]#整合后的训练数据。testX_txt=[]#整合后的测试数据。
2024-12-25 16:53:03
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原创 11111
x_train_counts = count_vect.fit_transform(X) #用来对数据进行处理，表示成n-gram的形式。X, Y, testX_txt = r # 确保 X, Y, testX_txt 被正确赋值。#1.基于上一关的结果trainX_txt,Y,testX_txt，利用机器学习包的内置函数，#2.最后，利用训练好的模型，对testX_txt进行预测，返回测试集的情感分类标签值。# 计算逆向词频，并构造特征集，对训练数据集按80%训练、20%测试随机划分，
2024-12-25 16:50:53
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