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NMF aplicado a artigos da Wikipédia

No vídeo, você viu a aplicação do NMF para transformar uma matriz de frequência de palavras de brinquedo. Agora é a vez de você aplicar NMF, desta vez usando a matriz de frequência de palavras tf-idf dos artigos da Wikipédia, fornecida como uma matriz csr articles. Aqui, ajuste o modelo e transforme os artigos. No próximo exercício, você explorará o resultado.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado não supervisionado em Python

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Instruções do exercício

  • Importe NMF de sklearn.decomposition.
  • Crie uma instância NMF chamada model com componentes 6.
  • Ajuste o modelo aos dados de contagem de palavras articles.
  • Use o método .transform() de model para transformar articles e atribua o resultado a nmf_features.
  • Imprima nmf_features para você ter uma primeira ideia de como ele é (.round(2) arredonda as entradas para 2 casas decimais).

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import NMF
____

# Create an NMF instance: model
model = ____

# Fit the model to articles
____

# Transform the articles: nmf_features
nmf_features = ____

# Print the NMF features
print(nmf_features.round(2))
Editar e executar o código