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是否有Scikit学习分类器的分类功能？

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我一直在使用NTLK分类器训练数据集并对单个记录进行分类 . 为了训练记录我使用这个功能，

nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)

对于单个记录的分类，

nltk.NaiveBayesClassifier.classify(record)

其中，“记录”是变量名称 .

在Scikit分类器中，对于训练数据集，使用的函数是，

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
classifier = RandomForestClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train)

在scikit学习分类器中对单个记录进行分类的功能是什么？即，是否有类似这样的classifier.classify（）？

Predict方法仅对转换为稀疏矩阵向量的整个测试集进行分类，如y_pred = classifier.predict（X_test）

y_pred = classifier.predict(X_test)

我无法对单个记录进行分类;我收到此错误：

File "C:\Users\HSR\Anaconda2\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", 
line 433, in check_array array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, 
copy=copy) ValueError: could not convert string to float: This is a bot

如果预测可用于对单个记录进行分类，那么该怎么做呢？

python machine-learning scikit-learn classification

2 回答

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    如果您正在寻找一种可以帮助您预测数据属于哪个类的方法，我相信，

    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
classifier = RandomForestClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train)
classifier.predict(record)

    有助于 . 要了解有关可用API的更多信息，请按照此link to the documentation进行操作 .

    看起来，您正在寻找文本分类器 . 这是一个文本分类器的 scikit-learn example . 该页面提供了在 scikit-learn 中处理文本数据的全面介绍 .

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  • 0

    您需要应用所有应用于训练数据的相同预处理，sklearn分类器不要管道 . predict 也期望一个数组，但你可以传递一个样本的数组 .

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