GP数据集里都是很简单的description. 比较乱,有的是关于症状的,有的关于一些检查,有的是一些risk factor的,比较乱,如何进行label后,分类后进行分析?补充一点,数据集里没有label,如何自定义label,然后分类?
1条回答 默认 最新
- 一直免费一直爽 2024-08-17 04:42关注
以下回复参考:皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:
对于医学文本的分类,通常需要使用自然语言处理(NLP)技术。在Python中,有许多库可以用于NLP任务,如NLTK、spaCy和Scikit-learn等。
首先,你需要对数据进行预处理,包括清洗数据、去除停用词、词干提取等。然后,你可以使用词袋模型或TF-IDF将文本转换为数值特征。最后,你可以使用分类算法(如逻辑回归、支持向量机、随机森林等)进行训练和预测。
以下是一个简单的示例:
- 导入所需的库:
import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import classification_report
- 读取数据并进行预处理:
# 假设你的数据存储在一个CSV文件中,其中有两列:'description'和'label' data = pd.read_csv('your_data.csv') # 数据预处理(例如,去除标点符号、转换为小写等) data['description'] = data['description'].str.replace('[^\w\s]', '').str.lower()
- 将文本转换为数值特征:
vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data['description']) y = data['label']
- 划分训练集和测试集:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
- 训练分类器并评估性能:
clf = LogisticRegression() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred))
以上代码仅供参考,实际应用中可能需要根据数据特点进行调整。
解决评论 打赏 举报无用 1
悬赏问题
- ¥20 Wpf Datarid单元格闪烁效果的实现
- ¥15 图像分割、图像边缘提取
- ¥15 sqlserver执行存储过程报错
- ¥100 nuxt、uniapp、ruoyi-vue 相关发布问题
- ¥15 浮窗和全屏应用同时存在,全屏应用输入法无法弹出
- ¥100 matlab2009 32位一直初始化
- ¥15 Expected type 'str | PathLike[str]…… bytes' instead
- ¥15 三极管电路求解,已知电阻电压和三级关放大倍数
- ¥15 ADS时域 连续相位观察方法
- ¥15 Opencv配置出错