microsoftml.categorical: converte una colonna di testo in categorie
Utilizzo
microsoftml.categorical(cols: [str, dict, list], output_kind: ['Bag', 'Ind',
'Key', 'Bin'] = 'Ind', max_num_terms: int = 1000000,
terms: int = None, sort: ['Occurrence', 'Value'] = 'Occurrence',
text_key_values: bool = False, **kargs)
Descrizione
Trasformazione categorica che può essere eseguita sui dati prima di eseguire il training di un modello.
Dettagli
La trasformazione categorical passa attraverso un set di dati, che opera sulle colonne di testo, per creare un dizionario di categorie. Per ogni riga, l'intera stringa di testo visualizzata nella colonna di input è definita come categoria. L'output della trasformazione categorica è un vettore indicatore.
Ogni slot di questo vettore corrisponde a una categoria del dizionario, quindi la sua lunghezza corrisponde alle dimensioni del dizionario creato. La trasformazione categorica può essere applicata a una o più colonne, nel qual caso crea un dizionario separato per ogni colonna a cui viene applicata.
categorical non è attualmente supportato per gestire i dati dei fattori.
Argomenti
cols
Stringa di caratteri o elenco di nomi di variabili da trasformare. Se dict, le chiavi rappresentano i nomi delle nuove variabili da creare.
output_kind
Stringa di caratteri che specifica il tipo di output.
"Bag": restituisce un vettore multi-set. Se la colonna di input è un vettore di categorie, l'output contiene un vettore, dove il valore in ogni slot è il numero di occorrenze della categoria nel vettore di input. Se la colonna di input contiene una singola categoria, il vettore indicatore e il vettore contenitore sono equivalenti"Ind": restituisce un vettore indicatore. La colonna di input è un vettore di categorie e l'output contiene un vettore indicatore per ogni slot nella colonna di input."Key": restituisce un indice. L'output è un ID intero della categoria, compreso tra 1 e il numero di categorie nel dizionario."Bin": restituisce un vettore che è la rappresentazione binaria della categoria.
Il valore predefinito è "Ind".
max_num_terms
Numero intero che specifica il numero massimo di categorie da includere nel dizionario. Il valore predefinito è 1000000.
terms
Vettore di caratteri facoltativo di termini o categorie.
sort
Stringa di caratteri che specifica i criteri di ordinamento.
"Occurrence": ordina le categorie in base alle occorrenze. La più frequente è la prima."Value": ordina le categorie in base ai valori.
text_key_values
Indica se i metadati del valore della chiave devono essere di testo, indipendentemente dal tipo di input effettivo.
kargs
Argomenti aggiuntivi inviati al motore di calcolo.
Restituisce
Un oggetto che definisce la trasformazione.
Vedi anche
Esempio
'''
Example on rx_logistic_regression and categorical.
'''
import numpy
import pandas
from microsoftml import rx_logistic_regression, categorical, rx_predict
train_reviews = pandas.DataFrame(data=dict(
review=[
"This is great", "I hate it", "Love it", "Do not like it", "Really like it",
"I hate it", "I like it a lot", "I kind of hate it", "I do like it",
"I really hate it", "It is very good", "I hate it a bunch", "I love it a bunch",
"I hate it", "I like it very much", "I hate it very much.",
"I really do love it", "I really do hate it", "Love it!", "Hate it!",
"I love it", "I hate it", "I love it", "I hate it", "I love it"],
like=[True, False, True, False, True, False, True, False, True, False,
True, False, True, False, True, False, True, False, True, False, True,
False, True, False, True]))
test_reviews = pandas.DataFrame(data=dict(
review=[
"This is great", "I hate it", "Love it", "Really like it", "I hate it",
"I like it a lot", "I love it", "I do like it", "I really hate it", "I love it"]))
# Use a categorical transform: the entire string is treated as a category
out_model = rx_logistic_regression("like ~ reviewCat",
data=train_reviews,
ml_transforms=[categorical(cols=dict(reviewCat="review"))])
# Note that 'I hate it' and 'I love it' (the only strings appearing more than once)
# have non-zero weights.
print(out_model.coef_)
# Use the model to score.
source_out_df = rx_predict(out_model, data=test_reviews, extra_vars_to_write=["review"])
print(source_out_df.head())
Output:
Beginning processing data.
Rows Read: 25, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Not adding a normalizer.
Beginning processing data.
Rows Read: 25, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Beginning processing data.
Rows Read: 25, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
LBFGS multi-threading will attempt to load dataset into memory. In case of out-of-memory issues, turn off multi-threading by setting trainThreads to 1.
Warning: Too few instances to use 4 threads, decreasing to 1 thread(s)
Beginning optimization
num vars: 20
improvement criterion: Mean Improvement
L1 regularization selected 3 of 20 weights.
Not training a calibrator because it is not needed.
Elapsed time: 00:00:01.6550695
Elapsed time: 00:00:00.2259981
OrderedDict([('(Bias)', 0.21317288279533386), ('I hate it', -0.7937591671943665), ('I love it', 0.19668534398078918)])
Beginning processing data.
Rows Read: 10, Read Time: 0, Transform Time: 0
Beginning processing data.
Elapsed time: 00:00:00.1385248
Finished writing 10 rows.
Writing completed.
review PredictedLabel Score Probability
0 This is great True 0.213173 0.553092
1 I hate it False -0.580586 0.358798
2 Love it True 0.213173 0.553092
3 Really like it True 0.213173 0.553092
4 I hate it False -0.580586 0.358798
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