如何使用机器学习算法训练和测试数据以进行分类答案

【问题标题】：How to train and test data for classification using Machine learning algorithms如何使用机器学习算法训练和测试数据以进行分类
【发布时间】：2019-10-26 21:03:30
【问题描述】：

我从 Twitter API 收集了推文。推文没有标签，我不知道如何开始？所有教程都已经标注了数据。如何标注数据？只能手动标记吗？任何回答我的疑问的好教程都会有很大帮助。

【问题讨论】：

这是一个非常广泛的问题，在您的情况下，您可能希望使用自然语言方法来标记您的推文，因为这取决于您采用哪种方法。您可能需要数千个标记数据。例如，您可以尝试在每条推文中选择具有较高 TF-IDF 的词。
我需要好的教程形式的帮助
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标签： python-3.x machine-learning training-data test-data

【解决方案1】：

我假设当您从 Twitter API 中提取数据时，它是 JSON 格式的。使用键、值对作为您的数据框标题和值。现在对于标签部分，这取决于您对数据集的用途。如果你想做情绪分析，那么你需要手动标记数据集（或者只是从互联网上下载预先标记的 twitter 数据集）。

供参考here 是关于如何挖掘和处理原始数据、获得洞察力和应用聚类算法的精彩教程。希望对您有所帮助！

【讨论】：

数据在 .csv 中
如果数据在 .csv 中，则手动标记它，将其存储在数据框中或仅查看数据。顺便说一句，在训练模型时，标签并不重要。如果您需要这方面的代码，请回复。或分享.csv以获得更好的图片。