Используйте scikit-научитесь классифицировать на несколько категорий

Я пытаюсь использовать один из методов контролируемого обучения scikit-learn для классификации фрагментов текста в одну или несколько категорий. Функция прогнозирования всех алгоритмов, которые я пробовал, просто возвращает одно совпадение.

например у меня есть кусок текста:

"Theaters in New York compared to those in London"

и я обучил алгоритм, чтобы выбрать место для каждого фрагмента текста я кормлю его.

в приведенном выше примере я бы хотел, чтобы он вернулся New York и London, но он возвращает только New York.

можно ли использовать scikit-научиться возвращать несколько результатов? Или даже вернуть метку со следующей наибольшей вероятностью?

Спасибо за вашу помощь.

---обновление

Я пробовал использовать OneVsRestClassifier но я все еще получаю только один вариант обратно на кусок текста. Ниже приведен пример кода, который я использую

y_train = ('New York','London')


train_set = ("new york nyc big apple", "london uk great britain")
vocab = {'new york' :0,'nyc':1,'big apple':2,'london' : 3, 'uk': 4, 'great britain' : 5}
count = CountVectorizer(analyzer=WordNGramAnalyzer(min_n=1, max_n=2),vocabulary=vocab)
test_set = ('nice day in nyc','london town','hello welcome to the big apple. enjoy it here and london too')

X_vectorized = count.transform(train_set).todense()
smatrix2  = count.transform(test_set).todense()


base_clf = MultinomialNB(alpha=1)

clf = OneVsRestClassifier(base_clf).fit(X_vectorized, y_train)
Y_pred = clf.predict(smatrix2)
print Y_pred

Результат: ['New York ''London ''London']

5 63
python scikit-learn classification

5 ответов:

то, что вы хотите, называется классификацией с несколькими метками. Scikits-learn может это сделать. Смотрите здесь: http://scikit-learn.org/dev/modules/multiclass.html.

Я не уверен, что происходит не так в вашем примере, моя версия sklearn, по-видимому, не имеет WordNGramAnalyzer. Возможно, речь идет о том, чтобы использовать больше примеров обучения или попробовать другой классификатор? Хотя обратите внимание, что классификатор с несколькими метками ожидает, что целью будет список кортежей/списков ценник.

следующие работы для меня:

import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier

X_train = np.array(["new york is a hell of a town",
                    "new york was originally dutch",
                    "the big apple is great",
                    "new york is also called the big apple",
                    "nyc is nice",
                    "people abbreviate new york city as nyc",
                    "the capital of great britain is london",
                    "london is in the uk",
                    "london is in england",
                    "london is in great britain",
                    "it rains a lot in london",
                    "london hosts the british museum",
                    "new york is great and so is london",
                    "i like london better than new york"])
y_train = [[0],[0],[0],[0],[0],[0],[1],[1],[1],[1],[1],[1],[0,1],[0,1]]
X_test = np.array(['nice day in nyc',
                   'welcome to london',
                   'hello welcome to new york. enjoy it here and london too'])   
target_names = ['New York', 'London']

classifier = Pipeline([
    ('vectorizer', CountVectorizer(min_n=1,max_n=2)),
    ('tfidf', TfidfTransformer()),
    ('clf', OneVsRestClassifier(LinearSVC()))])
classifier.fit(X_train, y_train)
predicted = classifier.predict(X_test)
for item, labels in zip(X_test, predicted):
    print '%s => %s' % (item, ', '.join(target_names[x] for x in labels))

для меня это производит вывод:

nice day in nyc => New York
welcome to london => London
hello welcome to new york. enjoy it here and london too => New York, London

надеюсь, что это помогает.

94

EDIT: обновлено для Python 3, scikit-learn 0.18.1 с использованием MultiLabelBinarizer, как предложено.

Я тоже работал над этим и сделал небольшое улучшение для отличного ответа mwv, который может быть полезен. Он принимает текстовые метки в качестве входных данных, а не двоичные метки и кодирует их с помощью MultiLabelBinarizer. 

import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

X_train = np.array(["new york is a hell of a town",
                    "new york was originally dutch",
                    "the big apple is great",
                    "new york is also called the big apple",
                    "nyc is nice",
                    "people abbreviate new york city as nyc",
                    "the capital of great britain is london",
                    "london is in the uk",
                    "london is in england",
                    "london is in great britain",
                    "it rains a lot in london",
                    "london hosts the british museum",
                    "new york is great and so is london",
                    "i like london better than new york"])
y_train_text = [["new york"],["new york"],["new york"],["new york"],["new york"],
                ["new york"],["london"],["london"],["london"],["london"],
                ["london"],["london"],["new york","london"],["new york","london"]]

X_test = np.array(['nice day in nyc',
                   'welcome to london',
                   'london is rainy',
                   'it is raining in britian',
                   'it is raining in britian and the big apple',
                   'it is raining in britian and nyc',
                   'hello welcome to new york. enjoy it here and london too'])
target_names = ['New York', 'London']

mlb = MultiLabelBinarizer()
Y = mlb.fit_transform(y_train_text)

classifier = Pipeline([
    ('vectorizer', CountVectorizer()),
    ('tfidf', TfidfTransformer()),
    ('clf', OneVsRestClassifier(LinearSVC()))])

classifier.fit(X_train, Y)
predicted = classifier.predict(X_test)
all_labels = mlb.inverse_transform(predicted)

for item, labels in zip(X_test, all_labels):
    print('{0} => {1}'.format(item, ', '.join(labels)))

это дает мне следующий результат:

nice day in nyc => new york
welcome to london => london
london is rainy => london
it is raining in britian => london
it is raining in britian and the big apple => new york
it is raining in britian and nyc => london, new york
hello welcome to new york. enjoy it here and london too => london, new york
47

Я просто столкнулся с этим, и проблема для меня заключалась в том, что мой y_Train был последовательностью строк, а не последовательностью последовательностей строк. Видимо, OneVsRestClassifier будете решать исходя из надписи формат входного сигнала, следует ли использовать мульти-класса и с несколькими метками. Так что измените:

y_train = ('New York','London')

до

y_train = (['New York'],['London'])

по-видимому, это исчезнет в будущем, так как разрывы всех меток одинаковы: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/1987

5

измените эту строку, чтобы она работала в новых версиях python

# lb = preprocessing.LabelBinarizer()
lb = preprocessing.MultiLabelBinarizer()
5

несколько примеров мульти классификации, как под: -

Пример 1:-

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
encoder = LabelBinarizer()

arr2d = np.array([1, 2, 3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,1])
transfomed_label = encoder.fit_transform(arr2d)
print(transfomed_label)

выход 

[[1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0]
 [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1]
 [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]

Пример 2:-

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
encoder = LabelBinarizer()

arr2d = np.array(['Leopard','Lion','Tiger', 'Lion'])
transfomed_label = encoder.fit_transform(arr2d)
print(transfomed_label)

выход

[[1 0 0]
 [0 1 0]
 [0 0 1]
 [0 1 0]]
0