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如何获得scikit学习分类器的大多数信息功能?

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如何获得scikit学习分类器的大多数信息功能?

在larsmans代码的帮助下,我想到了以下二进制情况的代码:

def show_most_informative_features(vectorizer, clf, n=20):    feature_names = vectorizer.get_feature_names()    coefs_with_fns = sorted(zip(clf.coef_[0], feature_names))    top = zip(coefs_with_fns[:n], coefs_with_fns[:-(n + 1):-1])    for (coef_1, fn_1), (coef_2, fn_2) in top:        print "t%.4ft%-15stt%.4ft%-15s" % (coef_1, fn_1, coef_2, fn_2)


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