scikit-learn中load_files函数源码解析

最新推荐文章于 2024-07-02 00:11:19 发布

YiqiangXu

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分类专栏：机器学习文章标签： scikit-learn

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012871493/article/details/51690260

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该博客详细解析了scikit-learn库中的load_files函数，用于加载文本文件。函数遍历指定路径下的文件夹，按类别组织数据，生成对应的类标签和文件路径列表。如果指定加载内容，将读取每个文件内容。最后返回一个Bunch对象，包含数据、文件名、类标签名和描述。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# load_files函数解析
def load_files(container_path, description=None, categories=None,
               load_content=True, shuffle=True, encoding=None,
               decode_error='strict', random_state=0):
    # target存放的是所有文档的类标签数字编号，filenames存放的是文档的完全路径名，他和target一一对应，target_name存放的类标签名
    target = []	
    target_names = []
    filenames = []
    # folders：是categories的所有文件名
    # listdir以list的形式返回container_path路径下的所有子路径名
    folders = [f for f in sorted(listdir(container_path))	
               if isdir(join(container_path, f))]
    # 如果categories不为none,则过滤掉非categories的路径
    if categories is not None:
        folders = [f for f in folders if f in categories]

    # enumerate:枚举，它允许我们遍历数据并⾃动计数（从0开始技术：0，1,2...）
    for label, folder in enumerate(folders):
        target_names.append(folder)
        folder_path = join(container_path, fo