Classe CountVectorizer entrada u codificação de conteúdo u utf-8 decodeerror u estrita stripaccents Nenhum minúsculas True preprocessor Nenhum tokenizer Nenhum stopwords Nenhum tokenpattern uubwwb ngramrange 1 1 analisador u palavra maxdf 1 0 mindf 1 maxfeatures Nenhum vocabulário Nenhum binário Falso dtype tipo source. Convert uma coleção de Texto para uma matriz de contagem de token. Esta implementação produz uma representação esparsa das contagens usando. Se você não fornecer um dicionário a-priori e você não usar um analisador que faça algum tipo de seleção de recurso, então o número de recursos será Ser igual ao tamanho de vocabulário encontrado pela análise dos dados. Se nome de arquivo, a seqüência passada como um argumento para caber é esperado para ser uma lista de nomes de arquivos que precisam de leitura para buscar o conteúdo bruto para analisar. Se o arquivo, os itens de seqüência deve ter Um método de leitura objeto semelhante a um arquivo que é chamado para buscar os bytes na memória. Caso contrário, espera-se que a entrada seja a seqüência seqüências de caracteres ou bytes itens são esperados para ser Analisada diretamente. String de codificação, utf-8 por padrão. Se bytes ou arquivos são dados para analisar, esta codificação é usada para decodificar. Instrução sobre o que fazer se uma seqüência de bytes é dada para analisar que contém caracteres não da codificação dada Por Padrão, o que significa que um UnicodeDecodeError será levantado Outros valores são ignorar e substituir. Remove acentos durante a etapa de pré-processamento ascii é um método rápido que só funciona em caracteres que têm um mapeamento ASCII direto unicode é um método ligeiramente mais lento que funciona Em qualquer caractere Nenhum padrão não faz nada. Se o recurso deve ser feito de palavra ou caractere n-gramas Opção charwb cria caracteres n-grams somente de texto dentro de limites de palavra. Se um callable é passado ele é usado para extrair a seqüência de recursos para fora Da entrada bruta, não processada. preprocessor callable ou None default. Override o estágio de transformação de seqüência de pré-processamento, preservando a geração de tokenizing e n-grams. tokenizer callable ou No Ne default. Override a etapa de tokenization string preservando o pré-processamento e as etapas de geração de n-grams Só se aplica se o analisador word. ngramrange tuple minn, maxn. O limite inferior e superior do intervalo de valores n para diferentes n-gramas a serem extraídos Todos os valores de n tais que minn n maxn será used. If inglês, uma built-in stop palavra lista para o Inglês é used. If uma lista, que a lista é assumida para conter palavras de parada, todos os quais serão removidos da resultante Tokens Só se aplica se palavra do analisador. Se nenhuma, nenhuma palavra de parada será usada maxdf pode ser ajustado para um valor no intervalo 0 7, 1 0 para detectar automaticamente e filtrar palavras de parada com base na freqüência de documentos intra corpus de terms. lowercase booleano, True por default. Convert todos os caracteres para minúsculas antes da expressão tokenizing. Regular denotando o que constitui um token, usado apenas se palavra analisador O padrão regexp selecionar tokens de 2 ou mais caracteres alfanuméricos pontuação é completamente ignorado e sempre tratado como um token Separator. maxdf float no intervalo 0 0, 1 0 ou int, default 1 0.Quando a construção do vocabulário ignora os termos que têm uma freqüência de documento estritamente superior ao determinado limite corpus palavras de parada específicas Se float, o parâmetro representa uma proporção de documentos , Inteiro contagens absolutas Este parâmetro é ignorado se vocabulário não é None. mindf float no intervalo 0 0, 1 0 ou int, padrão 1.Quando construir o vocabulário ignorar termos que têm uma freqüência de documento estritamente inferior ao limite determinado Este valor é também Chamado de corte na literatura Se float, o parâmetro representa uma proporção de documentos, inteiros absolutos contagens Este parâmetro é ignorado se vocabulário não é None. maxfeatures int ou None, default None. If not None, construir um vocabulário que considere apenas a Top maxfeatures ordenados por freqüência de termo em todo o corpus. This parâmetro é ignorado se o vocabulário não é None. vocabulary mapeamento ou iterable, optional. Either um Mapping ega dict onde chaves são termos e valores são Índices na matriz do recurso ou um iterável sobre os termos Se não for dado, um vocabulário é determinado a partir dos documentos de entrada Os índices no mapeamento não devem ser repetidos e não devem ter qualquer intervalo entre 0 eo maior index. binary boolean, default False. Se True, todas as contagens não-zero são definidas como 1. Isso é útil para modelos probabilísticos discretos que modelam eventos binários ao invés de inteiros count. dtype type, optional. Type da matriz retornada por fittransform ou transform. Transform documentos para documento-term matrix. Init input u codificação de conteúdo u utf-8 decodeerror u estrita stripaccents Nenhum minúsculas True preprocessor Nenhum tokenizer Nenhum stopwords Nenhum tokenpattern uubwwb ngramrange 1 1 analisador u palavra maxdf 1 0 mindf 1 maxfeatures Nenhum vocabulário Nenhum binário Falso dtype tipo source buildanalyzer source. Return a callable Que processa o pré-processamento e tokenization. Return uma função para pré-processar o texto antes tokenization. Return uma função que divide uma seqüência de caracteres em uma seqüência De tokens. Decode a entrada em uma seqüência de símbolos unicode. A estratégia de decodificação depende dos parâmetros vectorizer. Learn um dicionário de vocabulário de todos os tokens nos documentos raw. Gedik Forex Yorum. 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O módulo pode ser usado para extrair recursos em um formato suportado por algoritmos de aprendizagem de máquina a partir de conjuntos de dados consistindo de formatos como texto e imagem. A extração de características é muito diferente da seleção de recursos a primeira consiste em Transformando dados arbitrários, tais como texto ou imagens, em características numéricas utilizáveis para a aprendizagem de máquina. Esta última é uma técnica de aprendizado de máquina aplicada nestes recursos.4 2 1 Carregando características de dicts. A classe DictVectorizer pode ser usada para converter arrays de característica representados como listas De objetos padrão de Python para a representação NumPy SciPy usada por estimadores scikit-learn. While não particularmente rápido para processar, ditado Python s tem as vantagens de ser conveniente de usar, sendo características ausentes escassos não precisam ser armazenados e armazenar nomes de recurso além Para values. DictVectorizer implementa o que é chamado de um-de-K ou uma codificação quente para categorial aka nominal, características discretas Cate Características gorical são pares de valor de atributo onde o valor é restrito a uma lista de discreto de possibilidades sem ordenar, por exemplo, identificadores de tópico, tipos de objetos, tags, nomes. Em seguida, a cidade é um atributo categórico enquanto a temperatura é uma característica numérica tradicional. DictVectorizer é também uma transformação de representação útil para classificadores de seqüência de treinamento em modelos de processamento de linguagem natural que normalmente funcionam extraindo janelas de recursos em torno de uma palavra particular de interesse. Por exemplo, suponha que temos um primeiro algoritmo que extrai partes de tags de PoS de fala que queremos Para usar como tags complementares para o treinamento de um classificador de seqüência ega chunker O ditado seguinte poderia ser tal uma janela de recursos extraídos em torno da palavra sentou na sentença O gato sentou-se sobre o mat. This descrição pode ser vectorized em uma matriz de duas dimensões escassa adequada Para alimentação em um classificador talvez depois de ser canalizado para um para normalization. As você pode imaginar, se um ext Racts tal contexto em torno de cada palavra individual de um corpus de documentos a matriz resultante será muito grande muitos one-hot-recursos com a maioria deles sendo valorizados a zero a maior parte do tempo Para tornar a estrutura de dados resultante capaz de se encaixar Memória a classe DictVectorizer usa uma matriz por padrão em vez de a.4 2 2 Feature hash. A classe FeatureHasher é um vectorizador de alta velocidade e baixa memória que usa uma técnica conhecida como hash de recurso ou o truque de hashing Em vez de construir uma tabela de hash Dos recursos encontrados no treinamento, como os vetoresizadores, as instâncias de FeatureHasher aplicam uma função de hash aos recursos para determinar seu índice de coluna diretamente em matrizes de amostra O resultado é aumento de velocidade e uso reduzido de memória, à custa da inspeção o hasher não Lembrar o que os recursos de entrada parecia e não tem nenhum método inversetransform. Since a função de hash pode causar colisões entre recursos não relacionados, uma função hash assinado é usado eo sig N do valor de hash determina o sinal do valor armazenado na matriz de saída para um recurso Desta forma, as colisões são susceptíveis de cancelar em vez de acumular erro, ea média esperada de qualquer recurso de saída s valor é zero. Se nonnegative True é Passado para o construtor, o valor absoluto é tomado Isto desfaz um pouco do tratamento de colisão, mas permite que a saída seja passada para estimadores como ou seletores de recurso que esperam inputs. FeatureHasher não aceita mapeamentos como Python s dict e suas variantes em O conjunto de coleções módulo, recurso, pares de valores ou seqüências de caracteres, dependendo do construtor parâmetro inputtype Mapeamento são tratados como listas de recurso, pares de valor, enquanto as seqüências de caracteres individuais têm um valor implícito de 1, assim feat1, feat2, feat3 é interpretado como feat1, 1, feat2, 1, feat3, 1 Se um único recurso ocorrer várias vezes em uma amostra, os valores associados serão somados de modo que feat, 2 e feat, 3 5 tornam-se feat, 5 5 A saída de FeatureHasher é alwa Ys uma matriz no CSR format. Feature hashing pode ser empregado na classificação de documentos, mas ao contrário FeatureHasher não faz divisão de palavras ou qualquer outro pré-processamento, exceto codificação Unicode-UTF-8 ver Vectorizing um corpus de texto grande com o truque de hashing abaixo, Para um combinado tokenizer hasher. As um exemplo, considere uma palavra nível de processamento de linguagem natural tarefa que precisa de recursos extraídos de token, partofspeech pares Poderíamos usar uma função de gerador de Python para extrair features. Then, o rawX a ser alimentado pode ser construído Usando e recebendo um hasher com. para obter uma matriz X. Note que o uso de uma compreensão de gerador, que introduz a preguiça nos tokens de extração de características, só são processados sob demanda do hasher.4 2 2 1 Detalhes de implementação. FeatureHasher usa o Assinado 32-bit variante de MurmurHash3 Como resultado e por causa de limitações em, o número máximo de recursos suportados é atualmente. A formulação original do truque de hashing por Weinberger et al usado tw O funções de hash separadas e para determinar o índice de coluna eo sinal de um recurso, respectivamente. A presente implementação funciona sob a suposição de que o bit de sinal de MurmurHash3 é independente de seus outros bits. Uma vez que um modulo simples é usado para transformar a função de hash para um Coluna índice, é aconselhável usar uma potência de dois como o parâmetro nfeatures caso contrário os recursos não serão mapeados uniformemente para as colunas.4 2 3 extração de recurso de texto.4 2 3 1 A representação Bag of Words. Text Analysis é uma grande Campo de aplicação para algoritmos de aprendizagem de máquina No entanto os dados brutos, uma seqüência de símbolos não podem ser alimentados diretamente para os próprios algoritmos como a maioria deles esperam vetores de recursos numéricos com um tamanho fixo em vez de os documentos de texto em bruto com comprimento variável. , O scikit-learn fornece utilitários para as formas mais comuns de extrair recursos numéricos do conteúdo de texto, nomeadamente. tokenizing strings e dando um id inteiro para cada token possível, para Exemplo, usando espaços em branco e pontuação como separadores de token. Contagem das ocorrências de tokens em cada document. normalizing e ponderação com tokens importância decrescente que ocorrem na maioria dos documentos de amostras. Neste esquema, características e amostras são definidas da seguinte forma. A freqüência de ocorrência de token individual normalizada ou não é tratada como uma característica. O vetor de todas as freqüências token para um dado documento é considerado uma amostra multivariada. Um corpus de documentos pode assim ser representado por uma matriz com uma linha por documento e uma coluna por Token, por exemplo, palavra que ocorre no corpus. We chamar vectorização o processo geral de transformar uma coleção de documentos de texto em vetores de recursos numéricos Esta estratégia específica de tokenização, contagem e normalização é chamado de saco de palavras ou saco de n - Palavra enquanto ignorando completamente a informação de posição relativa das palavras no documento.4 2 3 2 Sparsit Y. As maioria dos documentos normalmente usam um subconjunto muito pequeno das palavras usadas no corpus, a matriz resultante terá muitos valores de característica que são zeros tipicamente mais de 99 deles. Por exemplo, uma coleção de 10.000 documentos de texto curtos, como e-mails Usará um vocabulário com um tamanho na ordem de 100.000 palavras únicas no total, enquanto cada documento usará de 100 a 1000 palavras únicas individualmente. Para poder armazenar tal matriz na memória, mas também para acelerar o vetor de matriz de operações algébricas, As implementações normalmente usarão uma representação esparsa, como as implementações disponíveis no pacote.4 2 3 3 Uso do Vectorizer comum. CountVectorizer implementa a contagem de tokenização e ocorrência em uma única classe. Este modelo tem muitos parâmetros, no entanto os valores padrão são bastante razoáveis por favor Consulte a documentação de referência para os detalhes. Vamos usá-lo para tokenize e contar as ocorrências palavra de um corpus minimalista de documentos de texto. Guration tokenizes a string extraindo palavras de pelo menos 2 letras A função específica que faz este passo pode ser solicitada explicitamente. Cada termo encontrado pelo analisador durante o ajuste é atribuído um índice inteiro único correspondente a uma coluna na matriz resultante Esta interpretação de As colunas podem ser recuperadas da seguinte maneira. O mapeamento inverso do nome do recurso para o índice da coluna é armazenado no atributo de vocabulário do vectorizador. As palavras que não foram vistas no corpus de treinamento serão completamente ignoradas em chamadas futuras para o método de transformação. Que no corpus anterior, o primeiro eo último documentos têm exatamente as mesmas palavras, portanto, são codificados em vetores iguais Em particular, perdemos a informação de que o último documento é uma forma interrogativa Para preservar algumas das informações de ordenação local, podemos extrair 2- Gramas de palavras, além das palavras individuais de 1 grama. O vocabulário extraído por este vetor é, portanto, muito maior e agora pode resolver amb Iguais codificadas em padrões de posicionamento local. Em particular, a forma interrogativa É isso só está presente no último documento.4 2 3 4 Tf idf ponderação de termo. Em um corpus de texto grande, algumas palavras estarão muito presentes, por exemplo, a, a, está em Inglês, portanto, transportando muito pouca informação significativa sobre o conteúdo real do documento Se fôssemos alimentar os dados de contagem direta diretamente para um classificador os termos muito freqüentes seria sombra as freqüências de termos mais raros ainda mais interessante. Para re-peso a contagem Em valores de ponto flutuante adequados para uso por um classificador, é muito comum usar o tf idf transform. Tf significa freqüência de termo enquanto tf idf significa freqüência de frequência de tempo inverse document-frequency. Usando as configurações padrão do TfidfTransformer, TfidfTransformer norma l2 , Useidf True, smoothidf True, sublineartf Falso o termo freqüência, o número de vezes que um termo ocorre em um dado documento, é multiplicado pelo componente idf, que é computado como. qual é o tota L número de documentos e é o número de documentos que contêm prazo Os vetores tf-idf resultantes são então normalizados pela norma euclidiana. Este foi originalmente um esquema de ponderação de termos desenvolvido para recuperação de informação como uma função de classificação para resultados de motores de busca que também tem Encontrou bom uso na classificação de documentos e agrupamento. As seções a seguir contêm mais explicações e exemplos que ilustram como os tf-idfs são computados exatamente e como os tf-idfs computados em scikit-learn s TfidfTransformer e TfidfVectorizer diferem ligeiramente da notação de texto padrão que Define o idf como. No TfidfTransformer e TfidfVectorizer com smoothidf False a contagem 1 é adicionado ao idf em vez do idf s denominador. Esta normalização é implementada pela classe TfidfTransformer. Again consulte a documentação de referência para os detalhes sobre todos os parâmetros . Vamos dar um exemplo com as seguintes contagens O primeiro termo está presente 100 do tempo, portanto, não ve Ry interessante As duas outras características apenas em menos de 50 do tempo, portanto, provavelmente mais representativo do conteúdo dos documentos. Cada linha é normalizada para ter unidade norma euclidiana. Por exemplo, podemos calcular o tf-idf do primeiro termo em O primeiro documento na matriz de contagens da seguinte maneira. Agora, se repetíssemos essa computação para os 2 termos restantes no documento, obtemos o vetor de tf-idfs bruto. Então, aplicando a norma euclidiana L2, obtemos o seguinte Tf-idfs para o documento 1.Além disso, o parâmetro padrão smoothidf True adiciona 1 ao numerador e denominador como se um documento extra fosse visto contendo cada termo na coleção exatamente uma vez, o que impede zero divisions. Using esta modificação, o tf-idf Do terceiro termo no documento 1 muda para 1 8473.E o L2-normalizado tf-idf muda para. Os pesos de cada recurso calculado pela chamada de método de ajuste são armazenados em um atributo de modelo. Como tf idf é muito freqüentemente usado para texto Características, há também outra classe Chamado TfidfVectorizer que combina todas as opções de CountVectorizer e TfidfTransformer em um único model. While a normalização tf idf é muitas vezes muito útil, pode haver casos em que os marcadores de ocorrência binária pode oferecer melhores recursos Isso pode ser conseguido usando o parâmetro binário de CountVectorizer Em particular, alguns estimadores como Bernoulli Naive Bayes explicitamente modelam variáveis aleatórias booleanas discretas Também, textos muito curtos são susceptíveis de ter ruído tf valores idf enquanto a informação de ocorrência binária é mais estável. Como de costume a melhor maneira de ajustar os parâmetros de extração de características é Para usar uma busca cruzada validada da grade, por exemplo pipelining o extrator do recurso com um classifier.4 2 3 5 Decoding files. Text do texto é feito dos caráteres, mas os arquivos são feitos dos bytes Estes bytes representam caráteres de acordo com alguma codificação Para trabalhar Com arquivos de texto em Python, seus bytes devem ser decodificados para um conjunto de caracteres chamado Unicode Codificações comuns são ASCII, Latin-1 Western Europa, KOI8-R russo e as codificações universais UTF-8 e UTF-16 Muitos outros existem. Uma codificação também pode ser chamado um conjunto de caracteres, mas este termo é menos preciso podem existir várias codificações para um único conjunto de caracteres. O recurso de texto Os extratores em scikit-learn sabem como descodificar arquivos de texto, mas somente se você lhes diz que codificação os arquivos estão em O CountVectorizer leva um parâmetro de codificação para esta finalidade Para arquivos de texto modernos, a codificação correta é provavelmente UTF-8, que é portanto A codificação padrão utf-8.If o texto que você está carregando não é realmente codificado com UTF-8, no entanto, você receberá um UnicodeDecodeError Os vetoresizadores podem ser ditos para ficar em silêncio sobre os erros de decodificação, definindo o parâmetro decodeerror para ignorar ou substituir Veja a documentação da função Python para mais detalhes digite no prompt do Python. Se você está tendo problemas para descodificar texto, aqui estão algumas coisas para tentar. Descubra o que a codificação real do texto é O arquivo pode vir com um hea Der ou README que lhe diga a codificação, ou pode haver alguma codificação padrão que você pode assumir com base em de onde o texto vem. Você pode ser capaz de descobrir que tipo de codificação é, em geral, usando o arquivo de comando UNIX O chardet Python Você pode tentar UTF-8 e ignorar os erros Você pode decodificar seqüências de caracteres byte com para substituir todos os erros de decodificação com um caractere sem sentido, ou Set decodeerror substituir no vectorizer Isso pode danificar a utilidade de suas características. Real texto pode vir de uma variedade de fontes que podem ter usado diferentes codificações, ou mesmo ser descolado decodificado em uma codificação diferente do que foi codificado com Isto é comum Em texto recuperado da Web O ftfy pacote Python pode classificar automaticamente algumas classes de erros de decodificação, assim você poderia tentar decodificar o texto desconhecido como latin-1 e, em seguida, usando ftfy para corrigir errors. If the te Xt está em um mish-mash de codificações que é simplesmente muito difícil de resolver, que é o caso para o conjunto de dados de 20 Newsgroups, você pode cair para trás em uma simples codificação de um único byte, como latin-1 Algum texto pode exibir incorretamente, mas Pelo menos a mesma seqüência de bytes sempre representará a mesma característica. Por exemplo, o snippet a seguir usa chardet não enviado com scikit-learn, deve ser instalado separadamente para descobrir a codificação de três textos Ele então vectoriza os textos e imprime o aprendido Vocabulário A saída não é mostrada aqui. Dependendo da versão do chardet, ele pode ficar errado primeiro. Para obter uma introdução ao Unicode e codificações de caracteres em geral, veja Joel Spolsky s Mínimo absoluto Cada desenvolvedor de software deve saber sobre Unicode.4 2 3 6 Aplicações e exemplos. A representação de palavras é bastante simplista, mas surpreendentemente útil na prática. Em particular, em uma configuração supervisionada pode ser combinada com sucesso com modelos lineares rápidos e escaláveis para treinar classificadores de documentos por exemplo. Em uma configuração não supervisionada pode ser usado para agrupar documentos semelhantes juntos aplicando Clustering algoritmos como K-means. Finally é possível descobrir os tópicos principais de um corpus por relaxar a restrição de atribuição difícil de clustering, por exemplo, usando NMF factorização matricial não negativo ou NNMF.4 2 3 7 Limitações do saco De palavras. Uma coleção de unigramas que saco de palavras é não pode capturar frases e expressões de multi-palavra, efetivamente desconsiderando qualquer palavra orde Além disso, o saco de palavras modelo não conta para erros ortográficos ou derivações de palavras. N-gramas para o resgate Em vez de construir uma coleção simples de unigramas n 1, pode-se preferir uma coleção de bigrams n 2, onde ocorrências de pares De palavras consecutivas são contadas. Podemos, alternativamente, considerar uma coleção de caracteres n-gramas, uma resiliência de aparência contra erros ortográficos e derivações. Por exemplo, vamos dizer que estamos lidando com um corpus de dois documentos palavras, wprds O segundo documento contém um erro de ortografia Das palavras palavras Um simples saco de palavras representação consideraria estes dois como documentos muito distintos, diferindo em ambas as duas características possíveis Uma representação de caracteres de 2 gramas, no entanto, iria encontrar os documentos coincidentes em 4 de 8 características, o que pode Ajudar o classificador preferido decidir melhor. No exemplo acima, analisador charwb é usado, que cria n-gramas apenas a partir de caracteres dentro de limites de palavras preenchido com espaço o N cada lado O analisador char, alternativamente, cria n-gramas que se estendem através de palavras. A palavra bounders-aware variante charwb é especialmente interessante para idiomas que usam espaços em branco para a separação de palavras, uma vez que gera significativamente menos características ruidosas do que a variante crua char Nesse caso Para esses idiomas pode aumentar tanto a precisão preditiva e velocidade de convergência de classificadores treinados usando tais características, mantendo a robustez no que diz respeito a erros ortográficos e derivações de palavras. Enquanto algumas informações de posicionamento local pode ser preservado pela extração de n-gramas em vez de indivíduo As palavras, o saco das palavras eo saco dos n-gramas destroem a maioria da estrutura interna do original e daqui a maioria do meaning carreg por essa estrutura interna. Para endereçar a tarefa mais larga do entendimento natural da língua, a estrutura local das sentenças e Por conseguinte, muitos desses modelos serão considerados como problemas de produção estruturados que são Vetorializando um corpus de texto grande com o truque de hashing. O esquema de vetorização acima é simples, mas o fato de que ele contém um mapeamento de memória a partir dos tokens de string para os índices de características inteiros the vocabulary attribute causes several problems when dealing with large datasets. the larger the corpus, the larger the vocabulary will grow and hence the memory use too. fitting requires the allocation of intermediate data structures of size proportional to that of the original dataset. building the word-mapping requires a full pass over the dataset hence it is not possible to fit text classifiers in a strictly online manner. pickling and un-pickling vectorizers with a large vocabulary can be very slow typically much slower than pickling un-pickling flat data structures such as a NumPy array of the same size. it is not easily possible to split the vectorization work into concurrent sub tasks as the vocabulary attribute would have to be a shared state with a fine grained synchronization barrier the mapping from token string to feature index is dependent on ordering of the first occurrence of each token hence would have to be shared, potentially harming the concurrent workers performance to the point of making them slower than the sequential variant. It is possible to overcome those limitations by combining the hashing trick Feature hashing implemented by the class and the text preprocessing and tokenization features of the CountVectorizer. This combination is implementing in HashingVectorizer a transformer class that is mostly API compatible with CountVectorizer HashingVectorizer is stateless, meaning that you don t have to call fit on it. You can see that 16 non-zero feature tokens were extracted in the vector output this is less than the 19 non-zeros extracted previously by the CountVectorizer on the same toy corpus The discrepancy comes from hash function collisions because of the low value of the nfeatures parameter. In a real world setting, the nfeatures parameter can be left to its default value of 2 20 roughly one million possible features If memory or downstream models size is an issue selecting a lower value such as 2 18 might help without introducing too many additional collisions on typical text classification tasks. Note that the dimensionality does not affect the CPU training time of algorithms which operate on CSR matrices LinearSVC dual True Perceptron SGDClassifier PassiveAggressive but it does for algorithms that work with CSC matrices LinearSVC dual False Lasso etc. Let s try again with the default setting. We no longer get the collisions, but this comes at the expense of a much larger dimensionality of the output space Of course, other terms than the 19 used here might still collide with each other. The HashingVectorizer also comes with the following limitations. it is not possible to invert the model no inversetransform method , nor to access the original string representation of the features, be cause of the one-way nature of the hash function that performs the mapping. it does not provide IDF weighting as that would introduce statefulness in the model A TfidfTransformer can be appended to it in a pipeline if required.4 2 3 9 Performing out-of-core scaling with HashingVectorizer. An interesting development of using a HashingVectorizer is the ability to perform out-of-core scaling This means that we can learn from data that does not fit into the computer s main memory. A strategy to implement out-of-core scaling is to stream data to the estimator in mini-batches Each mini-batch is vectorized using HashingVectorizer so as to guarantee that the input space of the estimator has always the same dimensionality The amount of memory used at any time is thus bounded by the size of a mini-batch Although there is no limit to the amount of data that can be ingested using such an approach, from a practical point of view the learning time is often limited by the CPU time one wants to spend on the task. For a full-fledged example of out-of-core scaling in a text classification task see Out-of-core classification of text documents.4 2 3 10 Customizing the vectorizer classes. It is possible to customize the behavior by passing a callable to the vectorizer constructor. In particular we name. preprocessor a callable that takes an entire document as input as a single string , and returns a possibly transformed version of the document, still as an entire string This can be used to remove HTML tags, lowercase the entire document, etc. tokenizer a callable that takes the output from the preprocessor and splits it into tokens, then returns a list of these. analyzer a callable that replaces the preprocessor and tokenizer The default analyzers all call the preprocessor and tokenizer, but custom analyzers will skip this N-gram extraction and stop word filtering take place at the analyzer level, so a custom analyzer may have to reproduce these steps. Lucene users might recognize these names, but be aware that scikit-learn concepts may not map one-to-one onto Lucene concepts. To make the preprocessor, tokenizer and analyzers aware of the model parameters it is possible to derive from the class and override the buildpreprocessor buildtokenizer and buildanalyzer factory methods instead of passing custom functions. Some tips and tricks. If documents are pre-tokenized by an external package, then store them in files or strings with the tokens separated by whitespace and pass. Fancy token-level analysis such as stemming, lemmatizing, compound splitting, filtering based on part-of-speech, etc are not included in the scikit-learn codebase, but can be added by customizing either the tokenizer or the analyzer Here s a CountVectorizer with a tokenizer and lemmatizer using NLTK. Note that this will not filter out punctuation. Customizing the vectorizer can also be useful when handling Asian languages that do not use an explicit word separator such as whitespace.4 2 4 Image feature extraction.4 2 4 1 Patch extraction. The extractpatches2d function extracts patches from an image stored as a two-dimensional array, or three-dimensional with color information along the third axis For rebuilding an image from all its patches, use reconstructfrompatches2d For example let use generate a 4x4 pixel picture with 3 color channels e g in RGB format. Let us now try to reconstruct the original image from the patches by averaging on overlapping areas. The PatchExtractor class works in the same way as extractpatches2d only it supports multiple images as input It is implemented as an estimator, so it can be used in pipelines See.4 2 4 2 Connectivity graph of an image. Several estimators in the scikit-learn can use connectivity information between features or samples For instance War d clustering Hierarchical clustering can cluster together only neighboring pixels of an image, thus forming contiguous patches. For this purpose, the estimators use a connectivity matrix, giving which samples are connected. The function imgtograph returns such a matrix from a 2D or 3D image Similarly, gridtograph build a connectivity matrix for images given the shape of these image. These matrices can be used to impose connectivity in estimators that use connectivity information, such as Ward clustering Hierarchical clustering , but also to build precomputed kernels, or similarity matrices. Daily News In The World Forex Trading. 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