SciKit--学习(Python)--创建我的数据集

Question

我已经安装了scikit-学习，我不知道如何使用它。我有一些数据如下：

{"Tiempo": 2.1,  "Brazos": "der", "Puntuacion ": 112, "Nombre": "Alguien1"},
{"Tiempo": 4.1, "Brazos": "izq", "Puntuacion ": 11, "Nombre": "Alguien2"},
{"Tiempo": 3.211,  "Brazos": "ambos","Puntuacion ": 1442, "Nombre": "Alguien3"}

我想在它们上使用一些分类器(比如SVM)。对于我在示例中看到的内容，我需要创建一个数据集。在示例中，他们总是使用一些预先确定的数据集作为“虹膜”。在我的例子中，我想我需要使用我的数据创建我自己的数据。为了做到这一点，我搜索并发现，我应该使用下一个函数来获取数据集的“特性”：

measurements = [
    {'city': 'Dubai', 'temperature': 33.},
    {'city': 'London', 'temperature': 12.},
    {'city': 'San Fransisco', 'temperature': 18.},
]

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
vec = DictVectorizer()

vec.fit_transform(measurements).toarray()
array([[  1.,   0.,   0.,  33.],
       [  0.,   1.,   0.,  12.],
       [  0.,   0.,   1.,  18.]])

>>> vec.get_feature_names()
['city=Dubai', 'city=London', 'city=San Fransisco', 'temperature']

在我的例子中，在y与我的数据一起使用函数之后，我得到以下信息：

​

一旦我有了这个，我想我需要获得我的“样本”，然而，我不知道如何做。你能帮帮我吗？你能告诉我我的假设是否正确吗？

Answer 1

你走在正确的轨道上。以您的数据为例。

from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer

# your data
data = [{"Tiempo": 2.1,  "Brazos": "der", "Puntuacion ": 112, "Nombre": "Alguien1"}, {"Tiempo": 4.1, "Brazos": "izq", "Puntuacion ": 11, "Nombre": "Alguien2"}, {"Tiempo": 3.211,  "Brazos": "ambos","Puntuacion ": 1442, "Nombre": "Alguien3"}]

# make dummy for categorical variables
transformer = DictVectorizer()
transformer.fit_transform(data).toarray()

Out[168]: 
array([[  0.0000e+00,   1.0000e+00,   0.0000e+00,   1.0000e+00,   0.0000e+00,
          0.0000e+00,   1.1200e+02,   2.1000e+00],
       [  0.0000e+00,   0.0000e+00,   1.0000e+00,   0.0000e+00,   1.0000e+00,
          0.0000e+00,   1.1000e+01,   4.1000e+00],
       [  1.0000e+00,   0.0000e+00,   0.0000e+00,   0.0000e+00,   0.0000e+00,
          1.0000e+00,   1.4420e+03,   3.2110e+00]])

transformer.get_feature_names()

Out[170]: 
['Brazos=ambos',
 'Brazos=der',
 'Brazos=izq',
 'Nombre=Alguien1',
 'Nombre=Alguien2',
 'Nombre=Alguien3',
 'Puntuacion ',
 'Tiempo']

您可以看到，Out[168]中的每条记录都有8列，前3列是Brazos的分类虚拟(查看Out[170]中的特性名称)，接下来的3条是Nombre的虚拟，最后两条是连续数值Puntuacion和Tiempo (这不需要任何转换和保留)。

# to continue to fit the model, transform your raw JSON data to numeric value
X = transformer.fit_transform(data)
# import your estimator
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
estimator = BernoulliNB()
# then start to fit and predict
# NOTE! require your y labels
estimator.fit(X, y)