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2024年2月19日发(作者：h5游戏网站源码百度云)

sklearn结合pandas中文关键字解析

在Python中，sklearn和pandas是两个非常强大的数据处理和分析库。但是，默认情况下，它们对中文的支持可能不是很好。因此，我们需要对中文进行一些特殊处理。

首先，我们需要将中文文本转化为数字。sklearn中的LabelEncoder类可以实现这个功能。我们可以先将中文文本转化为数字，然后使用这些数字进行模型训练。

然后，我们需要将中文文本中的关键字提取出来。pandas中的get_keywords()函数可以帮助我们实现这个功能。这个函数可以提取出中文文本中的关键字，并将它们转化为数字。

最后，我们可以使用sklearn中的一些分类器，如逻辑回归、朴素贝叶斯等，对中文文本进行分类。在训练模型时，我们需要将中文文本中的关键字作为特征传入模型中。

下面是一个简单的示例代码：

```python

import pandas as pd

from e_ import TfidfVectorizer

from _bayes import MultinomialNB

from cessing import LabelEncoder

# 创建数据集

data = ame({'text': ['我爱学习机器学习', '人工智能很有

趣', '深度学习很强大', '自然语言处理是人工智能的一个重要分支'],

'label': ['positive', 'positive', 'negative', 'positive']})

# 提取关键字

keywords = data['text'].apply(get_keywords)

# 将关键字转化为数字

le = LabelEncoder()

keywords = _transform(keywords)

# 将数据集中的关键字作为特征，标签作为目标变量

X = keywords

y = data['label']

# 训练模型

vectorizer = TfidfVectorizer()

X_tfidf = _transform(X)

clf = MultinomialNB()

(X_tfidf, y)

```


本文标签： 关键字 作为 文本 学习 模型

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