机器学习算法基础(1)：特征工程，文本特征抽取&tfidf方法

最新推荐文章于 2022-08-10 10:01:02 发布
最新推荐文章于 2022-08-10 10:01:02 发布
阅读量321 收藏 2
点赞数
文章标签： 算法 机器学习 python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51182518/article/details/110679259
版权
本文介绍了机器学习中的特征工程，强调其在提高预测准确性中的重要性。通过讲解如何处理数据集，如使用pandas进行数据预处理，sklearn的接口进行特征处理，以及介绍DictVectorizer进行字典特征抽取。此外，文章详细阐述了文本特征抽取，特别是TF-IDF方法，用于评估词在文档中的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

数据集的构成

从历史数据中获得规律

机器学习的数据：文件csv

mysql：

  • 性能瓶颈，读取速度慢

  • 格式不符合机械学习要求的数据格式

pandas：读取工具

基于numpy：释放了GIL，真正的多线程

可用数据集

kaggle

  • 大数据竞赛平台

  • 80 万科学家

  • 真实数据

  • 数据量巨大

UCI

  • 收录了360个数据集

  • 数据量几十万

  • 覆盖各个领域

SK-LEARN

  • 数据量较小

  • 方便学习

常用数据集数据的结构组成

特征值＋目标值 dataframe 列索引作为特征值
在这里插入图片描述

数据对于特征的处理

pandas

最低0.47元/天 解锁文章
从零开始大模型开发与微调：文本主题的提取：基于TFIDF
AI天才研究院
05-27 384
1. 背景介绍 文本主题提取是自然语言处理（NLP）的一个重要研究方向之一，用于从大量文本中抽取主题或概念，以便更好地理解和分析文本内容。传统的主题提取方法主要包括基于聚类的方法和基于生成的方法。然而，在大规模数据下，这些方法存在一定的局限性，不能很好地捕捉文本主题的细粒度和多样性。 随着深度学习的发展，基于神经网络的主题提取方法逐渐崛
自然语言处理NLP之文本摘要、机器翻译、OCR、信息检索、信息抽取、校对纠错
data+scenario+science+insight
06-02 960
自然语言处理NLP之文本摘要、机器翻译、OCR、信息检索、信息抽取、校对纠错 目录 自然语言处理NLP之文本摘要、机器翻译、OCR、信息检索、信息抽取、校对纠错 文本摘要 机器翻译 OCR 信息检索 信息抽取 校对纠错（correction） 文本摘要 人类很难手动汇总大型文本文档。文本摘（ text summarization）要是NLP为源文档创建简短、准确和流畅的摘要问题。文本摘要有两种基本方法：提取和抽象。前者从原始文本中提取单词和单词短语以创建摘要。后者是学习内部语言表示以生成
竞赛知识积累---TF-IDF方法可以作为特征工程【sklearn实现】
Blank_Space
05-13 1036
点击上方“潜心的Python小屋”关注我们，第一时间推送优质文章。前言大家好，我是潜心。最近看到2018年易观竞赛题---对用户性别年龄进行预测，Top1队伍的特征工程使用了TF-IDF...
特征工程
怪咖的博客
07-08 251
sklearn特征抽取API sklearn.feature_extraction 字典特征抽取 把字典中一些类别数据分别进行转换成特征 数组形式，有类别的这些特征先要转换字典数据 作用：对字典数据进行特征值化 类：sklearn.feature_extraction.DictVectorizer 语法： DictVertorizer(sparse=True,…) DictVertori...
机器学习---文本特征提取之词袋模型（Machine Learning Text Feature Extraction Bag of Words）...
weixin_33976072的博客
09-05 936
假设有一段文本："I have a cat, his name is Huzihu. Huzihu is really cute and friendly. We are good friends." 那么怎么提取这段文本的特征呢？ 一个简单的方法就是使用词袋模型（bag of words model）。选定文本内一定的词放入词袋，统计词袋内所有词在文本中出现的次数（忽略语法和单词出现的顺...
机器学习---文本特征抽取---TFIDF
Ashen的博客
03-04 779
背景：某个词或某个短语在某类文章中出现的频率高，并且在别类文章中频率不高，适合用于分类 TF-IDF作用：用以评估一字词对于文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度 1. 公式 1.1 词频(term frequency, tf) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率 1.2 逆向文档频率(inverse document frequency, idf) 是一个词语普遍重要性的度量。某一...
机器学习01:入门案例-文本特征抽取
Edward_Legend的博客
11-10 1337
一、字典特征抽取 字典数据抽取就是把字典中的一些类别数据 分别转化成特征值 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer def dictvec(): """ 字典数据提取 """ # 实例化 dict = DictVectorizer(sparse=False) # sparse=False后,dict在调用fit_transform后则返回的是ndarray # 调用fit_tra
机器学习算法基础（python）：特征抽取
weixin_43909208的博客
01-24 1449
1.特征抽取_代码示例 import jieba import numpy as np from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler from sklearn.imp
机器学习算法基础1-数据的特征工程
柳杰的博客
07-24 373
文章目录一、机器学习概述1.什么是机器学习2.为什么需要机器学习？3.机器学习的应用场景二、数据集的组成1.历史数据是什么格式2.可用数据集3.常用数据集数据的结构组成三、数据的特征工程1.特征工程是什么2.特征工程的意义3.scikit-learn库介绍4.数据的特征抽取1）字典特征抽取---类别数据2）文本特征抽取第一种方式：CountVectorizer-统计次数第二种方式：TfidfVectorizer--分类机器算法的重要依据5.数据的特征预处理1）特征预处理概念2）归一化2）标准化标准化总结与缺
机器学习基础【Day1】：文本特征提取和数字特征预处理
双鸭山•克里菲斯•北方孤星之堕
06-27 1444
记录一些听课时的笔记： 1. pandas: 用于数据读取和基本的格式处理；sklearn：特征处理（特征工程） 2. 特征工程主要任务：特征抽取 预处理 降维；特征抽取：文本 ，字符串，转换为数字形式，可以叫特征值化 3. sparse 矩阵：记录角标而不是整个向量，可以节约内存 4. 标准化比归一化更好用，因为归一化易受异常点的影响，而标准化均值为0标准差为 5. 处理缺失值时，注意看缺失值是什么格式，是NAN，还是？可以用replace来将？替换为 nan 展示一些代码和我的注释： 1.
深度学习算法基础----机器学习介绍、特征工程和文本特征提取
sinat_41901394的博客
10-27 751
机器学习简介 人工智能，机器学习，深度学习出现的时间及关系：（如图） 机器学习概述 1.机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测 2.机器学习可以：解放生产力（智能客服）、解决专业问题（ET医疗辅辅助医疗）、提供社会便利（城市大脑） 3.价值：让机器学习程序替换手动的步骤，减少企业的成本也提高企业的效率。 特征工程和文本特征提取 数据集 机器学习的数据：文件、csv文件 为什么不存在mysql中： 1.存在性能瓶颈，读取速度遭到限制 2.格式不符合机器学习要求的数据格式 pa
文本特征值提取，采用结巴将文本分词，tf-idf算法得到特征值，以及给出了idf词频文件的训练方法
panjiao119的博客
09-27 5565
Text-Eigenvalue sample_resumes文件放的是简历样本，来源已经找不到了，请严格遵照里面的版权说明来使用 本实例展示 简历关键词的提取，用于相关性的搜索 jieba分词 项目介绍https://github.com/fxsjy/jieba jieba python项目中已经做了比较详细的使用说明了，jieba很简洁，适合需求不复杂的情况使用
文本挖掘系列之文本信息抽取
热门推荐
baidu_31959549的博客
06-07 3万+
文本数据挖掘的定义文本数据挖掘是一种利用计算机处理技术从文本数据中抽取有价值的信息和知识的应用驱动型学科。文本数据挖掘处理的数据类型是文本数据，属于数据挖据的一个分支，与机器学习、自然语言处理、数理统计等学科具有紧密联系。文本挖掘在很多应用中都扮演重要角色，例如智能商务（例如客户关系管理）、信息检索（例如互联网搜索）等。 文本数据挖掘需要从三个层面进行理解。其一，底层技术，文本挖掘作为数据挖掘的一
【一周算法实践进阶】任务2 特征工程
bear507的博客
01-29 1231
导入本次任务所用到的包： import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.linear_model...
超实用的机器学习中的短文本数值特征方法：字符级n-gram和TF-IDF方法并用
《人工智能原理与实践》作者
01-16 1669
在应用机器学习算法来处理单词或短文本时，我们通常需要首先获取它们的数字嵌入向量。 一些强大的方法包括使用预训练的深度学习模型（例如 BERT）来进行更多语义嵌入。如果计算资源有限，或者我们想要更简单的嵌入方法，我们可以尝试 TF-IDF 指标。 这里我们介绍一种非常简单的方法，将字符级别的 n-gram 方法和 TF-IDF 结合起来，将诸如几个单词之类的短文本转换为数字向量。在数字向量中，我们可以进一步将分类方法（例如梯度提升机）应用于下游任务。 首先，让我们回顾一下什么是 n-gram： 引用 Wiki
机器学习算法基础--特征工程
esfuerzos的博客
10-19 140
特征工程是将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对未知数据的模型准确性。 特征提取 sklearn中特征抽取的API是sklearn.feature_extraction。 字典特征提取 对字典数据进行特征抽取API是sklearn.feature_extraction.DictVectorizer。 流程：实例化后，调用fit_transform 方法输入数据并进行转化。 from sklearn.feature_extraction import DictVectorize
机器学习 - 特征预处理
apollo_miracle的博客
03-25 1407
学习目标 了解数值型数据、类别型数据特点 应用MinMaxScaler实现对特征数据进行归一化 应用StandardScaler实现对特征数据进行标准化 1、什么是特征预处理 特征预处理：通过一些转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程 可以通过上面那张图来理解 1.1 包含内容 数值型数据的无量纲化： 归一化 标准化 1.2 特征预处理API sklear...
这9个特征工程的使用技巧，解决90%机器学习问题
Python学习与数据挖掘
01-28 3488
特征是什么？为什么需要工程设计？ 基本上，所有机器学习算法都是将一些输入数据转化为输出。这些输入数据包括若干特征，通常是以由列组成的表格形式出现。而算法往往要求输入具有某些特性的特征才能正常工作。因此，出现了对特征工程的需求。 特征工程至少有两个目标， 构建适合机器学习算法要求的输入数据。 改善机器学习模型的性能。 根据《福布斯》的一项调查，数据科学家把 80% 左右的时间花在数据收集、清晰以及预处理等数据准备上。 这点显示了特征工程在数据科学中的重要性。因此有必要整理一下特征工程的主要技术。
【超全】一文详解机器学习特征工程(附代码)
u010560584的博客
08-10 472
特征工程做完以后才能有效地发现样本是否适合做建模（机器学习），然后选择机器学习合适的算法，及不断评估和调优。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值