Анализ значений Tf-idf
После создания признаков Tf-idf часто возникает необходимость понять, какие слова получили наибольший вес в каждом корпусе. Для этого нужно выделить интересующую строку, а затем отсортировать значения по убыванию.
DataFrame из предыдущего упражнения (tv_df) доступен в вашем рабочем пространстве.
Это упражнение является частью курса
Конструирование признаков для машинного обучения в Python
Инструкции к упражнению
- Присвойте переменной
sample_rowпервую строку DataFrametv_df. - Переменная
sample_rowпредставляет собой набор весов, присвоенных словам. Отсортируйте эти значения и выведите 5 слов с наибольшим рейтингом.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Isolate the row to be examined
sample_row = tv_df.____
# Print the top 5 words of the sorted output
print(sample_row.____(ascending=____).____())