sklearn——CountVectorizer详解

最新推荐文章于 2025-01-13 00:10:58 发布
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分类专栏： NLP sklearn
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liuerin/article/details/91492708
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详解sklearn——CountVectorizer
大脸猫的博客
07-26 5665
One-hot 这里的One-hot与数据挖掘任务中的操作是一致的，即将每一个单词使用一个离散的向量表示。具体将每个字/词编码一个索引，然后根据索引进行赋值。 One-hot表示方法的例子如下： 句子1：我 爱 北 京 天 安 门 句子2：我 喜 欢 上 海 首先对所有句子的字进行索引，即将每个字确定一个编号： { '我': 1, '爱': 2, '北': 3, '京': 4, '天': 5, '安': 6, '门': 7, '喜': 8, '欢': 9, '上': 10, '海': 1
Keras深度学习实战（24）——从零开始构建单词向量
盼小辉丶的博客
09-11 6537
传统的文本分析中，将单词编码为独热向量导致相似的单词并不具备相似的向量。因此，需要研究如何对文本数据进行编码，以使相似的数据具有相似的编码向量。本节中，介绍了 WordVec 单词向量编码的技术原理，此方法可以将具有相似语义的单词编码为相似向量，然后使用 Keras 从零开始构建单词向量，最后介绍了如何度量单词向量间的相似度以验证具有相似语义的单词是否具有相似的单词向量。
Sklearn学习记录之CountVectorizer
Qy_sfsh的博客
10-07 602
在sklearn.feature_extraction.text中有四个用来从文本中提出特征向量的子模块，其中以CountVectorizer为基础模块。其模块的主要函数是fit 和transformer。以下截图是具体的源码。在文本处理过程中，先挖坑，有时间再填。
文本数据预处理：sklearn 中 CountVectorizer、TfidfTransformer 和 TfidfVectorizer
weixin_30439031的博客
03-01 3140
文本数据预处理的第一步通常是进行分词，分词后会进行向量化的操作。在介绍向量化之前，我们先来了解下词袋模型。1.词袋模型（Bag of words，简称 BoW ） 词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系，仅仅只考虑所有词的权重。而权重与词在文本中出现的频率有关。 词袋模型首先会进行分词，在分词之后，通过统计每个词在文本中出现的次数，我们就可以得到该...
Python文本特征提取 DictVectorizer CountVectorizer TfidfVectorizer 附代码详解
Alin_Zhang
07-08 4506
Python 文本特征提取 DictVectorizer CountVectorizer TfidfVectorizer 文本特征提取：将文本数据转化成特征向量的过程。 python-sklearn库的模块 sklearn.feature_extraction 可用于提取符合机器学习算法支持的特征，比如文本和图片。 【注】特征特征提取与特征选择有很大的不同：前者包括将任意数据（如文本或图像）转换为...
从sklearn说机器学习
qq_24629175的博客
03-23 2786
SKlearn简介 scikit-learn，又写作sklearn，是一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy, SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用，并且涵盖了几乎所有主流机器学习算法。 SKlearn官网：scikit-learn: machine learning in Python 在工程应用中，用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低，这样不仅耗时耗力，还不一定能够写出构架清晰，稳定性强的模型。更多情况下，是分析采
《自然语言处理》—— 词向量之CountVectorizer方法实现
weixin_73504499的博客
08-31 1675
一、什么是词向量，为什么要进行词向量、二、CountVectorizer方法简单介绍、三、示例：代码实现
sklearn-CountVectorizer
我要做全栈
08-04 201
1、CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer CountVectorizer(input='content', encoding='utf-8', decode_error='strict', strip_accents=None, lowercase=True,
《机器学习》——sklearn库中CountVectorizer方法（词频矩阵）
will be blogging
01-13 763
【代码】《机器学习》——sklearn库中CountVectorizer方法（词频矩阵）
Sklearn中CountVectorizer的简单理解
_realyin_的博客
11-06 2367
对CountVectorizer的简单理解
CountVectorizer
dxm809的博客
06-11 217
import sklearn from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vector = CountVectorizer() res = vector.fit_transform(["life is short,I like python","life is long,I dislike python"]) print(vector.get_feature_names()) print(res.toarray()) .
python sklearn包中的CountVectorizer函数
bingbingbling的博客
07-11 4853
使用前需要导入sklearn包 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer CountVectorize CountVectorizer是特征数值计算类，是一个文本特征提取方法。对于每一个训练文本，它只考虑每种词汇在该训练文本中出现的频率，可用于密码体制识别的特征提取。 CountVectorizer会将文本中的词语转换为词频矩阵，它通过fit_transform函数计算各个词出现的频数。 参数：
【Python3机器学习】sklearn中的CountVectorizer和TfidfTransformer
YYIverson的博客
02-12 2051
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36134437/article/details/103057909 CountVectorizer会将文本中的词语转换为词频矩阵，它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数。 CountVectorizer(input='content', encoding='utf-8', decode_error='stric...
K-means给商场顾客数据进行聚类
qq_27328197的博客
03-02 2417
文章目录前言代码过程总结 前言 K-means是一个很经典的聚类算法，对于没有标签的数据，可以通过这种方式先给数据打标签（分类）。本文以商场顾客数据为例，用K-means完成对数据的聚类。 代码过程 （最近时间精力有限，代码步骤见github，注释比较详细）：K-means给商场顾客数据进行聚类 总结 （如果您发现我写的有错误，欢迎在评论区批评指正）。 ...
CountVectorizer详解
热门推荐
qq_43840793的博客
04-22 1万+
1、引入countvectorizer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 2、定义文本列表，这里写了个二维的。 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer X_test = ['you are good','but we do not fit'] 3、文本向量化与函数展示 from sklearn.feature_extraction.text
[nlp] sklearn——CountVectorizer
心宝的博客
03-15 869
CountVectorize（词频矩阵） CountVectorizer是属于常见的特征数值计算类，是一个文本特征提取方法。 对于每一个训练文本，它只考虑每种词语 在该训练文本中 出现的频率。 CountVectorizer会将文本中的词语转换为词频矩阵，它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数。 CountVectorizer(input='content', encoding...
贝叶斯新闻分类
最新发布
03-22
### 使用贝叶斯算法进行新闻分类的方法及实现 #### 方法概述 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，其核心在于利用已知条件的概率分布推导未知事件发生的概率。对于新闻分类问题，可以通过计算每篇新闻属于某一特定类别的概率 \( P(C_k | X) \)，并选择最大概率对应的类别作为预测结果[^1]。 根据贝叶斯公式： \[ P(C_k | X) = \frac{P(X | C_k) \cdot P(C_k)}{P(X)} \] 其中： - \( P(C_k | X) \) 表示在观察到特征 \( X \) 的条件下，新闻属于类别 \( C_k \) 的概率； - \( P(X | C_k) \) 是给定类别 \( C_k \) 下特征 \( X \) 出现的概率； - \( P(C_k) \) 是类别 \( C_k \) 的先验概率； - \( P(X) \) 是特征 \( X \) 的边缘概率，在实际应用中通常可以忽略比例因子的影响。 #### 实现步骤详解 ##### 数据预处理 为了使文本能够被机器学习模型理解，需将其转换为数值形式。以下是常见的数据预处理操作： 1. **分词** 对于中文新闻文本，可采用 `jieba` 库中的 `lcut` 方法完成分词任务，并将分词结果保存至变量 `content_S` 中[^2]。 ```python import jieba content = "这是一条测试新闻" content_S = jieba.lcut(content) ``` 2. **去除停用词与高频低信息量词汇** 停用词是指那些频繁出现但对区分不同类别无帮助的词汇（如“的”、“是”）。通过定义一个停用词列表并与自定义逻辑结合筛选有效词汇[^4]。 3. **构建特征向量** 利用 `sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer()` 将经过清洗后的文本转化为稀疏矩阵表示形式，便于后续建模分析[^3]。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer() X_train_counts = vectorizer.fit_transform(train_data) ``` ##### 训练模型 选用适合大规模稀疏输入数据结构优化过的变种版本——多项式朴素贝叶斯 (Multinomial Naive Bayes)，它特别适用于文档频率计数场景下的分类任务。 ```python from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB clf = MultinomialNB().fit(X_train_counts, train_labels) ``` ##### 测试评估 最后一步是对新样本执行预测动作，并依据混淆矩阵、精确度得分等指标衡量整体性能表现。 ```python X_test_counts = vectorizer.transform(test_data) predicted = clf.predict(X_test_counts) accuracy = np.mean(predicted == test_labels) print(f"Accuracy: {accuracy}") ``` #### 总结 上述过程展示了如何借助 Python 编程语言以及 scikit-learn 工具包快速搭建起一套完整的基于朴素贝叶斯理论框架之上的新闻自动化分类解决方案。该方案不仅易于理解和扩展，而且得益于强大的库支持使得开发效率显著提升。 ---
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