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python – 向Sklearn分类器添加功能

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 向Sklearn分类器添加功能，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含970字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

我正在构建一个SGDClassifier,并使用tfidf转换器.除了从tfidf创建的功能外,我还想添加其他功能,如文档长度或其他评级.如何将这些功能添加到功能集中？以下是如何在管道中构造分类器：

data = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=None)
pipeline = Pipeline([
    ('vect', CountVectorizer()),
    ('tfidf', TfidfTransformer()),
    ('clf', SGDClassifier()),
])
parameters = {
    'vect__max_df': (0.5, 0.75, 1.0),
    'vect__max_features': (None, 5000, 10000, 50000),
    'vect__ngram_range': ((1, 1), (1, 2)),  # unigrams or bigrams
    'tfidf__use_idf': (True, False),
}

grid_search = GridSearchCV(pipeline, parameters, n_jobs=-1, verbose=1)
grid_search.fit(data.data, data.target)
print(grid_search.best_score_)

解决方法:

您可以使用功能联合http://scikit-learn.org/stable/modules/pipeline.html#featureunion-composite-feature-spaces

文档https://scikit-learn.org/0.18/auto_examples/hetero_feature_union.html中有一个很好的例子,我认为它完全符合您的要求.请参见TextStats转换器.

[更新：示例是针对scikit learn =< 0.18] 问候,

内容总结

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内容备注

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来源：【匿名】