嵌套：使用估算器训练的指南

人工智能

2024-01-31 11:43:23

如何提供使用估算器训练的嵌套？

在机器学习中，嵌入是指将离散值（例如单词或类别）映射到连续向量的技术。这有助于模型学习数据的内在关系，从而提高性能。

嵌入稀疏分类变量

嵌入稀疏分类变量（具有许多可能值）非常有用。一个流行的嵌入形式是词嵌入（例如 word2vec 或 Glove 嵌入），其中语言中的所有单词都用包含约 50 个元素的向量表示。其原理是相似的单词在 50 维空间中距离较近。

使用估算器训练嵌入

可以使用估算器训练嵌入，例如 scikit-learn 中的 CountVectorizer。

以下步骤说明如何使用估算器训练嵌入：

导入必要的库。

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

实例化 CountVectorizer 估算器。

vectorizer = CountVectorizer()

拟合和转换数据。

X = ["This is a sample sentence.", "This is another sample sentence."]
X_transformed = vectorizer.fit_transform(X)

提取嵌入。

embeddings = vectorizer.get_feature_names_out()

现在，您可以将嵌入用于训练机器学习模型。

示例

以下示例展示了如何使用估算器训练嵌入并将其用于文本分类：

# 导入必要的库
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 实例化 CountVectorizer 估算器
vectorizer = CountVectorizer()

# 拟合和转换数据
X = ["This is a sample sentence.", "This is another sample sentence."]
y = [0, 1]
X_transformed = vectorizer.fit_transform(X)

# 提取嵌入
embeddings = vectorizer.get_feature_names_out()

# 训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_transformed, y)

# 预测新数据
new_data = ["This is a new sample sentence."]
new_data_transformed = vectorizer.transform(new_data)
prediction = model.predict(new_data_transformed)

# 打印预测
print(prediction)