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Python sklearn CountVectorizer使用詳解

 更新時間:2023年03月23日 11:21:31   作者:math_gao  
這篇文章主要介紹了Python_sklearn_CountVectorizer使用詳解,本文給大家介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

簡介

CountVectorizer官方文檔

將一個文檔集合向量化為為一個計數(shù)矩陣。

如果不提供一個先驗字典,不使用分析器做某種特征選擇,那么特征的數(shù)量將等于通過分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的詞匯量。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

兩種方法:1.可以不分詞直接投入模型;2.可以先將中文文本進行分詞。

兩種方法產(chǎn)生的詞匯會非常不同。在后面會具體給出示范。

import jieba
import re
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
#原始數(shù)據(jù)
text = ['很少在公眾場合手機外放',
        '大部分人都還是很認真去學(xué)習(xí)的',
        '他們會用行動來',
        '無論你現(xiàn)在有多頹廢,振作起來',
        '只需要一點點地改變',
        '你的外在和內(nèi)在都能煥然一新']
#提取中文
text = [' '.join(re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+',tt,re.S)) for tt in text]
#分詞
text = [' '.join(jieba.lcut(tt)) for tt in text]
text

pic1

構(gòu)建模型

訓(xùn)練模型

#構(gòu)建模型
vectorizer = CountVectorizer()
#訓(xùn)練模型
X = vectorizer.fit_transform(text)

所有詞匯:model.get_feature_names()

#所有文檔匯集后生成的詞匯
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
print(feature_names)

不分詞生成的詞匯

pic2

分詞后生成的詞匯

pic3

計數(shù)矩陣:X.toarray()

#每個文檔相對詞匯量出現(xiàn)次數(shù)形成的矩陣
matrix = X.toarray()
print(matrix)

pic4

#計數(shù)矩陣轉(zhuǎn)化為DataFrame
df = pd.DataFrame(matrix, columns=feature_names)
df

pic5

詞匯索引:model.vocabulary_

print(vectorizer.vocabulary_)

pic6

到此這篇關(guān)于Python_sklearn_CountVectorizer使用詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python_sklearn_CountVectorizer使用內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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