machine-learning - 如何在 NLP 中进行单值预测

Question

我的数据集是餐馆评论，有两列评论和喜欢。根据评论显示他们是否喜欢这家餐厅

第一步我清理了 NLP 中的数据。然后第二步使用了如下的词袋模型。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

cv = CountVectorizer(max_features = 1500)

X = cv.fit_transform(corpus).toarray()

y = dataset.iloc[:, 1].values

根据我的数据集，上面的 X 为 1500 列、0 和 1、1000 行。

我的预测如下

y_pred = classifier.predict(X_test)

所以现在我的评论是“食物很好”，我如何预测他们是否喜欢它。要预测的单个值。

请您帮帮我。如果需要其他信息，请告诉我。

谢谢

Answer 1

您所需要的只是首先应用cv.transform，如下所示:

>>> test = ['Food was good']
>>> test_vec = cv.transform(test)
>>> classifier.predict(test_vec)
# returns predicted class