fastText Pythonの実装トレーニングとテストセットの作成

Question

私はwebscrapingしています。私はutf-8をcsvに保存して、それをきれいにしました。今はFacebookのfastTextを使用できるようにトレーニングとテストファイルを作成しようとしています。私が持っているものであり、それは

from sklearn.cross_validation import train_test_split 

y_all = df["normalized"] 
X_all = df.drop('normalized', axis = 1) 

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_all, y_all, `test_size=0.3, random_state=1)` 
import fasttext as ft 
classifier = ft.supervised(X_train, y_train) 

私にエラーを与えているし、これはそれが戻っているとエラーになり、これは、私はあなたが道を考えるjupyterノートブック内のウィンドウkwashington122 @

TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-47-1f4fa41d367f> in <module>() 
----> 1 classifier = ft.supervised(X_train, y_train) 

fasttext/fasttext.pyx in fasttext.fasttext.supervised (fasttext/fasttext.cpp:6665)() 

fasttext/fasttext.pyx in fasttext.fasttext.train_wrapper (fasttext/fasttext.cpp:4732)() 

C:\Program Files\Anaconda3\lib\genericpath.py in isfile(path) 
    28  """Test whether a path is a regular file""" 
    29  try: 
---> 30   st = os.stat(path) 
    31  except OSError: 
    32   return False 

TypeError: argument should be string, bytes or integer, not DataFrame 

Answer 1

ためfastTextです監視下での使用は間違っています。入力としてラベル付けされたデータが含まれている必要がありトレーニングファイルを受け取り、分類器は、あるfasttext.supervised X_trainのようなもの：

テキスト1のlabel_x
テキスト2のlabel_y

、あなたはラベルを指定する必要があります。プレフィックスはあなたが持っている別のラベルをキャプチャできるようにします。 model = fasttext.supervised(X_train,'model', label_prefix='label_') fasttextは私の例ではxとyの2つのラベルを検出します（ラベルの接頭辞としてlabel_を指定したので）。

次に、データの新しいセットに分類子を予測したりテストするために、あなたはこの実行する必要があります。 model.test(X_test) をしたり、テキストや文章のラベルを予測する場合、次の手順を実行します

model.predict(X_test) ## where text has no labels. 

私の答えは少し遅れてしまいました申し訳ありません私の問題の答えを探している間に質問を打つだけです。