Python中文
首页
教程
问答
标签
搜索
登录
注册
构建一个多类文本分类器，该分类器将word2vec生成的向量作为独立变量来预测类
回答此问题可获得
20
贡献值，回答如果被采纳可获得
50
分。
<p>我正在处理患者数据。我想根据一组症状预测前N种疾病</p> <p>这是我的数据集的一个样本：我总共有大约1200个独特的症状和大约200个独特的诊断</p> <pre><code> ID Symptom combination Diagnosis Patient1: fever, loss of appetite, cold Flu Patient2: hair loss, blood pressure Thyroid Patient3: hair loss, blood pressure Flu Patient4: throat pain, joint pain Viral Fever .. .. Patient30000: vomiting, nausea Diarrohea </code></pre> <p>我计划使用此数据集，使用症状列为每行患者数据使用Word2vec生成单词向量。生成向量后，我想构建一个分类器，每行中的向量是我的自变量，诊断是目标分类变量</p> <p>我应该取向量的平均值来生成word2vec生成的特征向量吗？若有,有何澄清?</p>
0 条评论
分类：
Python问答
请先
登录
后评论
默认排序
时间排序
1 个回答
匿名
1天前
擅长：python、mysql、java
<p>我建议您不要使用word2vec，而是使用二进制矢量器。您将得到一个sparce二进制矩阵作为您的数据。然后应用任何多类分类。这两个都可以从scikit学习中获得</p> <p>目前还不清楚向量应该如何增加模型的威力。如果word2vec模型是在一个不相关的数据集上训练的，它们甚至可能适得其反。从该数据集中学习到的闭合向量实际上可能代表目标的对比症状</p>
请先
登录
后评论
针对此问题:
更多的回答
关注
89
关注
收藏
1
收藏，
216
浏览
网友 提问于 2天前
相关Python问题
Kerasterflow预训练模型中的纯训练偏差
8 回答
KerasTF Conv2D模型运行时无响应型号.fi
2 回答
Kerastuner Randomsearch:TypeError:（“关键字参数未理解：”，“激活”）
10 回答
Kerastuner ValueError:形状（320，）和（1，）不兼容
2 回答
Kerastuner:“ValueError:不是法律参数”问题，当我使用LSTM网络时，但密集层工作正常
1 回答
KerasTuner：是否可以在目标/度量函数中使用测试/验证集？
3 回答
KerasTuner自定义目标函数
2 回答
kerastuner调整层数会创建与报告的层数不同的层数
8 回答
KerasTuner运行时错误：构建模型的失败尝试太多
9 回答
kerasv1.2.2与kerasv2+的奇怪行为（精确度上的巨大差异）
7 回答
kerasvis中visualize_-cam/visualize_显著性的热图输出形状
7 回答
Kerasvis和tfkerasvis的激活最大化不适用于MobileNetV2模型
10 回答
Kerasvis对于显著性图表，我们应该使用softmax还是线性激活
10 回答
Kerasvis给出以下错误：AttributeError:多个入站节点
2 回答
kerasyolov3模型中预期输入和目标的格式和形状
6 回答
Keras一个GPU可以同时训练两个不相关的模型吗？
6 回答
Keras一类CNN两个输入，每一步一个
2 回答
keras三维张量上的Softmax层
5 回答
Keras三维目标预测
5 回答
keras上的flatten与python中的Image的区别
6 回答
