如何将文本和数值特征结合用于机器学习训练集?

我正在尝试预测社交网络中帖子点赞数量,基于数值特征和文本特征。现在我有一个包含所需特征的数据框,但我不知道如何处理帖子中的文本数据。我应该将文本向量化还是做其他处理以获得合适的训练矩阵?我打算使用sklearn中的LinearSVC进行分析。

我的数据框看起来像这样


回答:

有很多不同的方法可以将你的文本特征转换为数值特征。

其中最常见的方法是词袋模型。你可以将文本转换为一个数组,记录每个词的出现次数。

如果你使用的是scikit-learn,我建议你阅读他们的文本特征提取用户指南

另外,还可以查看NLTK工具包,以获取更复杂的文本数据处理方法。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注