我正在开发一个Stack Overflow标签预测器。

我有一个数据框df，其中包含一个特征’post’和标签’Tags’，标签可以是多标签的。

我的df如下：

Tags    post0   [php]   检查上传文件图像而不使用MIME类型会...1   [firefox]   防止Firefox关闭按Ctrl-W收藏夹编辑...2   [r] R错误无效类型列表变量导入Matlab...3   [c#]    替换URL中的特殊字符可能很简单...4   [php, api]  修改Whois联系人详细信息函数修改MC... ... ...179995  [delphi]    IntraWeb ISAPI模块抛出未识别的逗号...179996  [c] OpenCV argc argv混淆检查OpenCV教程...179997  [android]   列出SD卡上的数据想要显示文件名驻留...179998  [java, email]   添加排序扩展IMAP服务器邮件服务器支持...179999  [linux, php]    创建CardDAV LDAP服务器共享主机通过PHP... 

所以我想使用word2vec进行分类并预测标签。

我想使用所有机器学习分类器，如SVM、随机森林等。

我还想要标签的分类报告。

所以请帮助我。

回答：

word2vec不是分类器，它是一个词到向量的转换器，我的建议步骤是：1）预处理文本（如停用词和归一化）2）使用TF-IDF或word2vec将词转换为向量3）然后应用机器学习模型（对于多分类你可以使用SVM、朴素贝叶斯和逻辑回归）4）验证结果