सबसे सामान्य शब्द ढूँढना
जब आप अपने फीचर बना लेते हैं, तो उन्हें जाँचना हमेशा बेहतर होता है ताकि आप सुनिश्चित कर सकें कि वे अपेक्षा के अनुरूप हैं. इससे आप त्रुटियाँ जल्दी पकड़ पाएँगे और आगे किस तरह की फीचर इंजीनियरिंग करनी है, उस पर भी प्रभाव पड़ सकता है.
पिछले अभ्यास में आपने जिस vectorizer (cv) को fit किया था और शब्द गणनाओं वाली sparse array (cv_trigram) आपके workspace में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में मशीन लर्निंग के लिए फीचर इंजीनियरिंग
अभ्यास निर्देश
- फीचर्स (शब्द गणनाएँ) का एक DataFrame बनाएँ.
- शब्द आवृत्तियों को जोड़ें और सबसे अधिक आने वाले शीर्ष 5 शब्द प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create a DataFrame of the features
cv_tri_df = ____(____,
columns=cv_trigram_vec.get_feature_names()).add_prefix('Counts_')
# Print the top 5 words in the sorted output
print(cv_tri_df.sum().____(ascending=____).head())