Lösung des Logistic Regression Feature-Mismatch-Fehlers bei der Sentiment-Analyse скачать в хорошем качестве

Lösung des Logistic Regression Feature-Mismatch-Fehlers bei der Sentiment-Analyse

Erfahren Sie, wie Sie den `ValueError` beheben, der durch nicht übereinstimmende Merkmale bei der Verwendung von logistischer Regression für die Sentiment-Analyse von IMDB-Rezensionen verursacht wird. --- Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62371380/ gestellt von dem Nutzer 'Ronnie' ( https://stackoverflow.com/u/12090171/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62371641/ bereitgestellt von dem Nutzer 'Daniel Labbe' ( https://stackoverflow.com/u/7077050/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge. Besuchen Sie diese Links, um den Originalinhalt und weitere Details zu sehen, z. B. alternative Lösungen, aktuelle Entwicklungen zum Thema, Kommentare, Versionsverlauf usw. Der ursprüngliche Titel der Frage lautete beispielsweise: Logistic regression: X has 667 features per sample; expecting 74869 Außerdem steht der Inhalt (außer Musik) unter der Lizenz CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/l... Der ursprüngliche Fragenbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ), und der ursprüngliche Antwortbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ). Falls Ihnen irgendetwas auffällt oder Unstimmigkeiten bestehen, schreiben Sie mir bitte an vlogize [AT] gmail [DOT] com. --- Verstehen und Beheben des Logistic Regression Feature-Mismatch-Fehlers Im heutigen Blogbeitrag befassen wir uns mit einem häufig auftretenden Problem beim Training von Machine-Learning-Modellen, speziell der logistischen Regression, im Kontext der Sentiment-Analyse. Wenn Sie mit einem Datensatz wie IMDB-Filmrezensionen arbeiten, kann folgender Fehler auftreten: Fehler: „ValueError: X hat 667 Merkmale pro Probe; erwartet werden 74869." Dieses Problem entsteht typischerweise, wenn Sie versuchen, Vorhersagen auf einem neuen Datensatz zu treffen, dessen Merkmalsdarstellung nicht mit der des Trainingsdatensatzes übereinstimmt. Lassen Sie uns die Ursache genauer betrachten und wie man das Problem löst. Das Problem Beim Trainieren eines logistischen Regressionsmodells mit einem Textdatensatz ist ein entscheidender Schritt die Vorverarbeitung des Textes. Dazu gehört die Umwandlung des Textes in ein Format, das das Modell verstehen kann, beispielsweise mit dem TfidfVectorizer. Folgendes passiert in unserem Fall: Während des Trainings hat Ihr Modell 74869 einzigartige Wörter (Merkmale) aus den Rezensionen extrahiert. Als Sie neue IMDB-Rezensionen abgerufen und für die Vorhersage vorbereitet haben, wurden jedoch nur 667 einzigartige Wörter erkannt. Diese Diskrepanz führt zu einem Mismatch, da das Modell erwartet, dass alle eingehenden Daten die Merkmale enthalten, mit denen es trainiert wurde. Wenn Ihre Eingabe diese Merkmale nicht enthält oder andere Merkmale aufweist, kann das Modell diese Daten nicht korrekt verarbeiten, was den ValueError erklärt. Lösung – Überblick Um das Problem des Feature-Mismatches zu lösen, müssen wir sicherstellen, dass die Merkmale unserer neuen Daten (Inferenzeingaben) mit denen der Trainingsdaten übereinstimmen. Nachfolgend eine Schritt-für-Schritt-Anleitung. Schritt 1: Fehlende Spalten identifizieren Zuerst ermitteln wir, welche Merkmale vom Modell benötigt, aber im neuen Datensatz fehlen. [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Schritt 2: Fehlende Spalten hinzufügen Nachdem die fehlenden Spalten identifiziert wurden, fügen wir diese dem neuen DataFrame hinzu. [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Schritt 3: Fehlende Werte behandeln Da die hinzugefügten Spalten keine Daten enthalten, füllen wir die fehlenden Werte mit Null auf. Dies ist notwendig, damit das Modell ohne Fehler weiterverarbeiten kann. [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Schritt 4: DataFrame-Struktur anpassen Schließlich stellen wir sicher, dass unser neuer DataFrame die gleiche Struktur wie die ursprünglichen Trainingsdaten hat, indem wir die Spaltenreihenfolge entsprechend anpassen. [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Schritt 5: Vorhersagen treffen Nun können Sie ohne Probleme Vorhersagen auf dem neuen Datensatz durchführen: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Fazit Indem Sie die Eingabemerkmale der neuen Daten an jene anpassen, mit denen Ihr logistisches Regressionsmodell trainiert wurde, können Sie den Feature-Mismatch-Fehler beheben und genaue Vorhersagen treffen. Dieser Ansatz löst nicht nur das akute Problem, sondern unterstreicht auch die Bedeutung sorgfältiger Vorverarbeitung in Machine-Learning-Projekten, insbesondere bei der Arbeit mit Textdaten. Viel Erfolg beim Coden und mögen Ihre Sentiment-Analyse-Projekte erfolgreich sein!