- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我正在尝试使用 FeatureUnion
从数据结构中提取不同的特征,但由于维度不同而失败:ValueError: blocks[0,:] has incompatible row dimensions
我的 FeatureUnion
是按以下方式构建的:
features = FeatureUnion([
('f1', Pipeline([
('get', GetItemTransformer('f1')),
('transform', vectorizer_f1)
])),
('f2', Pipeline([
('get', GetItemTransformer('f2')),
('transform', vectorizer_f1)
]))
])
GetItemTransformer
用于从同一结构中获取数据的不同部分。描述了这个想法here在 scikit-learn 问题跟踪器中。
结构本身存储为 {'f1': data_f1, 'f2': data_f2}
其中 data_f1
是具有不同长度的不同列表。
由于 Y 向量与数据字段不同,我假设发生了错误,但我如何缩放向量以适应这两种情况?
最佳答案
这是对我有用的:
class ArrayCaster(BaseEstimator, TransformerMixin):
def fit(self, x, y=None):
return self
def transform(self, data):
print data.shape
print np.transpose(np.matrix(data)).shape
return np.transpose(np.matrix(data))
FeatureUnion([('text', Pipeline([
('selector', ItemSelector(key='text')),
('vect', CountVectorizer(ngram_range=(1,1), binary=True, min_df=3)),
('tfidf', TfidfTransformer())
])
),
('other data', Pipeline([
('selector', ItemSelector(key='has_foriegn_char')),
('caster', ArrayCaster())
])
)])
关于python - 由于尺寸不同,无法在 scikit-learn 中使用 FeatureUnion,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25795511/
在下面的代码中,我使用高音扬声器数据集来执行情感分析。我使用执行以下过程的管道: 1) 执行一些基本的文本预处理 2) 向量化推文文本 3) 添加一个额外的特征(文本长度) 4)分类 我想再添加一项功
我有以下数据框: ID Text 1 qwerty 2 asdfgh 我正在尝试为 Text 字段创建 md5 哈希,并从上面的数据框中删除 ID 字段。为了实现这一点,我创建了一个简单的 pip
我正在学习 pandas 中的管道和特征联合。我了解管道的工作原理,它有助于对给定数据集应用一系列转换。但是,我对特征联合感到困惑。我读过 docs它说变压器是并行应用的,然后将结果连接起来。 我对此
我正在学习 pandas 中的管道和特征联合。我了解管道的工作原理,它有助于对给定数据集应用一系列转换。但是,我对特征联合感到困惑。我读过 docs它说变压器是并行应用的,然后将结果连接起来。 我对此
sklearn 中的 FeatureUnion() 和 ColumnTransformer() 有什么区别? 如果我想构建一个包含混合数据类型(分类、数字、非结构化文本)的特征的监督模型,我应该使用哪
我正在对文本数据执行多标签分类。我希望使用 tfidf 的组合功能和类似于示例 here 的自定义语言功能使用FeatureUnion 。 我已经生成了自定义语言特征,它们采用字典的形式,其中键代表标
我正在尝试连接 tfidf 的特征和其他分类特征,以对结果数据集执行分类。从各种博客中我了解到,FeatureUnion 可用于连接特征,然后将其管道化到算法(在我的例子中为朴素贝叶斯)。 我已按照此
python 和 sklearn 的新手,所以提前致歉。我有两个变压器,我想将结果收集到一个 FeatureUnion 中(用于最后的建模步骤)。这应该非常简单,但 FeatureUnion 正在堆叠
我不断收到 IndexError:仅整数、切片 (:)、省略号 (...)、numpy.newaxis (None)整数或 bool 数组是有效索引 同时尝试将我的数据框适合以下管道。训练和测试是两个
如何在 scikit learn 中使用 FeatureUnion,以便 Gridsearch 可以选择性地处理其部分? 下面的代码有效并设置了一个 FeatureUnion,其中一个 TfidfVe
这是我的第一篇文章。我一直在尝试将功能与 FeatureUnion 和 Pipeline 结合起来,但是当我添加 tf-idf + svd piepline 时,测试失败并出现“维度不匹配”错误。我的
我苦苦挣扎,但仍然无法弄清楚如何在 scikit-learn 管道中使用 FeatureUnion 的文本特征和额外的特征。 我有一个句子列表及其标签来训练模型和一个句子列表作为测试数据。然后我尝试向
我正在尝试使用 FeatureUnion 从数据结构中提取不同的特征,但由于维度不同而失败:ValueError: blocks[0,:] has incompatible row dimension
我已经在 Internet 上多次看到这个主题,但从未见过一个完整、全面的解决方案,它可以适用于当前库版本的 sklearn 的所有用例。有人可以尝试使用以下示例解释如何实现吗? In this ex
如果我将 FeatureUnion 的 Transformer_weights 设置为 0 会发生什么?我想知道我是否可以使用这种方法来选择退出 GridSearchCV 中的一组功能。通过这种方式,
我开发了一个用于多标签分类的文本模型。 OneVsRestClassifier LinearSVC 模型使用 sklearns Pipeline 和 FeatureUnion 进行模型准备。 主要输入
使用时 this作为垃圾邮件分类的模型,我想添加主题和正文的附加功能。 我在 Pandas 数据框中拥有我的所有功能。例如,主题是 df['Subject'],正文是 df['body_text'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!