原文:python實戰——文本挖掘+xgboost預測+數據處理+准確度計算整合版

首先導入數據 列O到列P為標簽,我們先預測small的 列,先將四列分開,預測完以后,取支持度最高的前四個作為預測結果,與原數據比較,比較的准則是:本該有的都有的即可,即eg:原: , , , ,則預測出來是 , , , ,也是正確的,方法:將預測出來一條記錄的放到由 small的范圍是 個 組成的列表中中,若預測出來是 , , , ,那么第 個,第 個,第 個,第 個為 ,其余為 ,對照的時候 ...

2018-08-06 14:43 0 3486 推薦指數:

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python數據分析------文本挖掘(jieba)

1、import jieba jieba的cut函數有三個模式:全模式、精准模式、搜索引擎模式 1 精確模式,試圖將句子最精確地切開,適合文本分析; 2 全模式,把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來, 速度非常快,但是不能解決歧義; 3 搜索引擎模式,在精確模式的基礎上,對長詞再次切分 ...

Sun Apr 15 03:50:00 CST 2018 0 2732
Python 數據分析】jieba文本挖掘

jieba是一個強大的分詞庫,完美支持中文分詞 安裝jieba 使用命令安裝 出現上圖表示安裝成功了 jieba分詞模式 全模式 全模式:試圖將句子精確地切開,適合文本分析,輸出的是多有可能的分詞組合 運行結果: 我是一個中國國人 精確模式 精確 ...

Thu May 03 07:24:00 CST 2018 0 3017
關於數據挖掘中的文本挖掘

文本挖掘, 顧名思義,就是挖掘本文信息中潛在的有價值的信息。文本數據與數值數據的區別有三: 第一,非結構化且數據量大; 文本數據數據量是非常之巨大的,一百萬條結構化數據可能才幾十到幾百兆,而一百萬條文本數據就已經是GB了。當然文本數據數據量無法與每天的log數據相比 ...

Thu Jan 26 08:51:00 CST 2017 0 7547
美團實戰---文本挖掘(三)

一、背景 評論是用戶對實體的評價,但是一方面評論數量相對交易少,另一方面篇幅過長指導作用較低 二、標簽的抽取 1.數據獲取與預處理 2.無監督的標簽提取 3.基於深度學習的標簽提取 三、標簽的情感分析 1.特殊性 2.基於深度學習的方法 四、未來與實用實踐 ...

Tue May 14 19:15:00 CST 2019 0 621
Python數據處理實戰

一、運行環境 1、python版本 2.7.13 博客代碼均是這個版本2、系統環境:win7 64位系統 二、需求 對雜亂文本數據進行處理 部分數據截圖如下,第一個字段是原字段,后面3個是清洗出的字段,從數據庫中聚合字段觀察,乍一看數據比較規律,類似(幣種 金額 萬元)這樣,我想着用sql寫 ...

Sun Jun 11 03:07:00 CST 2017 1 3493
文本挖掘文本相似判定

劉 勇 Email:lyssym@sina.com 簡介 針對文本相似判定,本文提供余弦相似和SimHash兩種算法,並根據實際項目遇到的一些問題,給出相應的解決方法。經過實際測試表明:余弦相似算法適合於短文本,而SimHash算法適合於長文本,並且能應用於大數據環境中 ...

Thu Oct 15 17:19:00 CST 2015 6 29498
文本挖掘案例

一、文本挖掘定義 文本挖掘指的是從文本數據中獲取有價值的信息和知識,它是數據挖掘中的一種方法。文本挖掘中最重要最基本的應用是實現文本的分類和聚類,前者是有監督的挖掘算法,后者是無監督的挖掘算法。 二、文本挖掘步驟 1)讀取數據庫或本地外部文本文件 2)文本分詞 2.1)自定義字典 ...

Sat Apr 01 21:51:00 CST 2017 0 1629
 
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