sklearn.datasets.fetch_20newsgroups学习（1） - xiaoQL520的博客

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   sklearn.datasets.


   fetch_20newsgroups

( data_home=None , subset=’train’ , categories=None , shuffle=True , random_state=42 , remove=() , download_if_missing=True )

#方法的功能：从 20个新闻组数据集中加载文件名和数据。

data_home : 可选, 默认为None

为数据集指定一个下载和缓存的文件夹。如果没有，所有scikit-learn数据都会存储在“~/scikit_learn_data”文件夹中

subset : ‘train’ or ‘test’, ‘all’, 可选

选择要加载的数据集:‘train’ 为训练集，‘test’为测试集，‘all’为两者兼有，且无序。

categories : None 或字符串或unicode的集合

如果为None(默认)，加载所有类别。如果不为None，则只加载类别名列表中的类别(其他类别被忽略)。

shuffle : 布尔型, 可选

是否对数据进行洗牌:对于那些假设样本是独立的且相同分布(如随机梯度下降)的模型来说可能很重要。

random_state : numpy随机数生成器或整型随机种子。

用于对数据集进行洗牌

remove : 元祖

可以是 (' header '， ' footers '， ' quotes ')的任何子集。每一种文本都将从新闻组的帖子中被检测到和删除掉，以防止分类器在元数据上过度拟合。

‘headers’删除的是新闻组标题，‘footers’删除的是帖子末尾类似于签名的部分，而 ‘quotes’ 删除的是似乎被其他帖子引用了的行。

注意：“header”遵循一个精确的标准;而其他的过滤器并不总是正确的。

download_if_missing : 可选, 默认为True

如果为False则如果数据不是本地可用而是试图从源站点下载数据，就引发IOError。

返回的是data,它包含

使用例子：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups #准备数据 news_dataset = fetch_20newsgroups(subset='all',remove=('headers','footers','quotes'))#获取并缓存数据 documents = news_dataset.data print("In the dataset there are", len(documents), "textual documents") In the dataset there are 18846 textual documents print("And this is the first one:\n", documents[0]) """And this is the first one: I am sure some bashers of Pens fans are pretty confused about the lack of any kind of posts about the recent Pens massacre of the Devils. Actually, I am bit puzzled too and a bit relieved. However, I am going to put an end to non-PIttsburghers' relief with a bit of praise for the Pens. Man, they are killing those Devils worse than I thought. Jagr just showed you why he is much better than his regular season stats. He is also a lot fo fun to watch in the playoffs. Bowman should let JAgr have a lot of fun in the next couple of games since the Pens are going to beat the pulp out of Jersey anyway. I was very disappointed not to see the Islanders lose the final regular season game. PENS RULE!!! print("In the dataset ,the filenames are as follow:\n",news_dataset.filenames) In the dataset ,the filenames are as follow: ['C:\\Users\\xiaoQ\\scikit_learn_data\\20news_home\\20news-bydate-test\\rec.sport.hockey\\54367' 'C:\\Users\\xiaoQ\\scikit_learn_data\\20news_home\\20news-bydate-train\\comp.sys.ibm.pc.hardware\\60215' 'C:\\Users\\xiaoQ\\scikit_learn_data\\20news_home\\20news-bydate-train\\talk.politics.mideast\\76120' 'C:\\Users\\xiaoQ\\scikit_learn_data\\20news_home\\20news-bydate-train\\comp.sys.ibm.pc.hardware\\60695' 'C:\\Users\\xiaoQ\\scikit_learn_data\\20news_home\\20news-bydate-train\\comp.graphics\\38319' 'C:\\Users\\xiaoQ\\scikit_learn_data\\20news_home\\20news-bydate-test\\rec.autos\\103195'] print("In the dataset ,the target is as follow:\n",news_dataset.target) In the dataset ,the target is as follow: [10 3 17 ... 3 1 7]

本次试验中我还用了gensim模块，所以可能会出现如下警告：

则在import gensim之前加入红框里的内容：

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java jdk12，安装路径没有... xiaoQL520：[reply]congconglili1[/reply] 是否多了中文字符啥的

java jdk12，安装路径没有... xiaoQL520：[reply]weixin_44427572[/reply] 先到指定目录下去

java jdk12，安装路径没有... qq_38494999：解决了要以管理员身份运行cmd才行

聚类算法学习----之----sk... weixin_44111477：博主你好，请教一下，这个DBSCAN聚类的结果是否可以生成表可视化？