ПочатиПочніть безкоштовно

Застосування NMF до статей Вікіпедії

У відео ви бачили, як NMF застосовують для перетворення навчального масиву частот слів. Тепер ваша черга застосувати NMF, цього разу використовуючи tf-idf-масив частот слів для статей Вікіпедії, наданий як csr-матриця articles. Тут навчіть модель і перетворіть статті. У наступній вправі ви дослідите результат.

Ця вправа є частиною курсу

Наглядове навчання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте NMF із sklearn.decomposition.
  • Створіть екземпляр NMF під назвою model із 6 компонентами.
  • Навчіть модель на даних підрахунку слів articles.
  • Використайте метод .transform() моделі model, щоб перетворити articles, і збережіть результат у змінній nmf_features.
  • Надрукуйте nmf_features, щоб отримати перше уявлення про вигляд результату (.round(2) заокруглює значення до 2 знаків після коми).

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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))
Редагувати та запускати код