ScikitLearnの任意のモデルでフィーチャの関連性を確認するにはどうすればよいですか？

Question

私はscikitのロジスティック回帰と線形SVCを使用して、文書をラベル0とラベル1で示される2つのカテゴリに分類します。私は機能選択のためにTFIDF Vectorizerを使用しており、テスト文書からすべての非ゼロ特徴を抽出しましたTFIDF Vectorizerの変換関数を使用して、ラベル1またはラベル0に特定の機能が使用されているかどうかを知りたいのですが。

基本的に私の分類器がラベル0、どのような特徴をもってその答えを出したのか。

Answer 1

機能名を抽出するにはget_feature_names()関数を使用できます。フィーチャ名に対するフィーチャインデックスの配列マッピングを取得します。あなたはそれについてもっと読むことができますhere。

This exampleは、機能名の印刷方法を説明しています。

対応する関連性の値は、this linkから取得できます。 のセクションにスキップしてください。tf-idfマトリックスの意味を理解してください。あなたはfeature_names()を使用してトップ値を抽出することがわかります。

EDIT：異なる分類子には、機能の関連性を抽出するさまざまな方法があります。 SelectFromModel in sklearnを使用すると、選択した分類子に基づいてフィーチャを抽出できます。フィーチャインデックスを取得するには、関数get_supportを使用できます。 Hereはその例です。