機器學習之字典特徵提取

使用第三方庫sklearn.feature_extraction：

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#字典特徵提取
2from sklearn.feature_extraction import
dictvectorizer3#
字典特徵提取
4def
dict_demo():
5     data = [, , ]6#
1例項化轉換器物件(預設sparse=true返回值為稀疏矩陣)
7     transfer = dictvectorizer(sparse=false)8#
2呼叫函式特徵提取fit_transform()
9     data_new =transfer.fit_transform(data)
10print("
data_new:\n
",data_new)
11if
__name__ == '
__main__':
12     dict_demo()

圖①：

例項化轉換器物件dictvectorizer()時，引數預設為：sparse=true時：

結果截圖：

圖②：

結果圖②中的元組代表的是圖①中的非0點的位置，當sparse=true時，大大節省了記憶體（沒有存放值為0的點）

當我們例項化物件時引數sparse若不設定為true，呢麼也可以通過data.toarray()函式將圖②輸出格式變為圖①矩陣格式輸出。

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