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我用 nltk 训练了一个朴素的贝叶斯分类器。该函数show_most_informative_features源代码)可以将训练过程中的最高似然特征打印到python shell,但它没有返回值。

在此处输入图像描述

现在我想将信息最丰富的功能写入一个 txt 文件。但是,这些功能都是 Unicode,包含中文/日文单词和一些特殊符号。我无法使用“>”将打印重定向到 txt 文件。

那么如何使用此函数将功能写入 txt 文件而不返回值呢?谢谢。

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2 回答 2

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请不要更改 nltk 库的源代码!这是非常糟糕的做法。例如,如果您更新库,或者如果您需要与没有相应修改其库的其他人共享您的代码,会发生什么?

图书馆的行为标准化是有原因的!

对于您的问题,您具有等效的功能

classifier.most_informative_features(n)

它返回您训练的分类器的 n 个信息量最大的特征的列表!!!!

于 2013-05-07T14:13:12.643 回答
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从源代码简单更改。(我不尝试。)

def show_most_informative_features(self, n=10):
    strlist = []
    # Determine the most relevant features, and display them.
    cpdist = self._feature_probdist
    # print('Most Informative Features')
    strlist.append('Most Informative Features')

    for (fname, fval) in self.most_informative_features(n):
            def labelprob(l):
                return cpdist[l,fname].prob(fval)
            labels = sorted([l for l in self._labels
                     if fval in cpdist[l,fname].samples()],
                    key=labelprob)
            if len(labels) == 1: continue
            l0 = labels[0]
            l1 = labels[-1]
            if cpdist[l0,fname].prob(fval) == 0:
                ratio = 'INF'
            else:
                ratio = '%8.1f' % (cpdist[l1,fname].prob(fval) /
                          cpdist[l0,fname].prob(fval))
            # print(('%24s = %-14r %6s : %-6s = %s : 1.0' %
            #      (fname, fval, ("%s" % l1)[:6], ("%s" % l0)[:6], ratio)))
            strlist.append(('%24s = %-14r %6s : %-6s = %s : 1.0' %
                          (fname, fval, ("%s" % l1)[:6], ("%s" % l0)[:6], ratio)))

    return strlist

# Useage
list = show_most_informative_features(classifier, 100)
file.writelines(list)

附言

请不要直接更改源代码!

于 2013-05-07T03:56:09.833 回答