scikit-learn でランダムフォレストによる多ラベル分類 - Qiita
まえがき 本記事は機械学習関連情報の収集と分類(構想)の❷を背景としています。 例えば某企業がクラウド上の某サービスを利用して Q&A システムを構築したニュースがあったとしましょう。 そうすると❷のローカルファイルシステムのフォルダ例から推察できるように、このニュースのインターネットショートカットは、 ・ツール/クラウド/某サービス ・機械学習/応用/Bot・対話システム ・社会動向/企業/某企業 の少なくとも３か所に配置されねばなりません。これらの分類は排他的ではないので、いわゆる多ラベル分類です。 調べてみると Python / scikit-learn でこのような問題を扱うアルゴリズムは多様ですが、それなりに API インタフェースが統一されていて、アルゴリズムを差し替えるだけで動作する様なコードが書けるようです。 そこで、そのAPI インタフェースを確認してみようというのが本記
scikit-learn で TF-IDF を計算する - Qiita
昨日触れた TF-IDF を求めるコードを実装します。機械学習については例によって scikit-learn を使います。 このような既知の計算については自力で実装するより完成度の高いライブラリを利用するべきでしょう。これにより車輪の再発明を避ける、品質を担保するという狙いがあります。 事前準備として、ホームディレクトリの docs ディレクトリに処理対象となる自然言語の文書を格納します。 import os import MeCab from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer home = os.path.expanduser('~') target_dir = os.path.join(home, 'docs') token_dict = {} def tokenize(text): """ MeCab で分か
scikit-learnでtf-idfを計算する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この投稿は現実逃避アドベントカレンダー2013の4日目の記事です。 2日目の記事でBing APIを使ってフェッチしたhtmlを使うので、2日目を先に読んでおくと理解しやすいです。 本稿を3行でまとめる scikit-learnというPythonのライブラリを調べた 2日目で保存したhtml内の語のtf-idfを計算した 語とtfidfのマッピングを確認した 参考 scikit-learn公式、テキストの素性抽出ドキュメント scikit-learnを使ってTweet中の単語のtfidf計算 完成品 Fork me! 理論 tfidfの
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