如何将我的消息作为输入插入到Tensorflow包的SVM估计器的特征列中

Question

我正在尝试实现我的文本分类模型，该模型使用支持向量机模型在Tensorflow中将邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。我只有两个特征rn，即联系人姓名和消息，我需要将它们转换为数字还是可以直接用作特征列中的输入

svm = tf.contrib.learn.SVM(
    example_id_column=example_id_column_name,
    feature_columns=(tf.contrib.layers.real_valued_column(
        column_name=x_column_name, dimension=90),),
    l2_regularization=0.1)

svm.fit(input_fn=train_input_fn, steps=10)

Answer 1

它会给出错误吗？如果它给出类似这样的错误："cannot convert string to float"，那么你就不能使用它。如果它有效，那么你就可以使用它了。

在文档中还解释了您需要的内容：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/learn/SVM