如何在当前的词袋分类中添加另一个文本特征？在 Scikit-learn 中答案

【问题标题】：How to add another text feature to current bag of words classification? In Scikit-learn如何在当前的词袋分类中添加另一个文本特征？在 Scikit-learn 中
【发布时间】：2018-10-14 08:09:27
【问题描述】：

这是我的输入矩阵enter image description here

我的示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['Extract'], 
data['Expense Account code Description'], random_state = 0)

from sklearn.pipeline import Pipeline , FeatureUnion
text_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer(ngram_range=(1,1))),
              ('tfidf', TfidfTransformer(use_idf = False)),
              ('clf', RandomForestClassifier(n_estimators =100, 
 max_features='log2',criterion = 'entropy')),
 ])
 text_clf = text_clf.fit(X_train, y_train)

在这里，我正在应用“提取”列的词袋模型对“费用帐户代码描述”进行分类，在这里我得到了大约 92% 的准确度，但如果我想将“供应商名称”作为另一个集合包含输入功能我该怎么做。有没有什么办法可以和词袋一起做？ ,

【问题讨论】：

您可以使用FeatureUnion来组合这些功能。但首先您必须将供应商名称转换为数字，（将分类编码为数字形式）。
对于转换供应商名称，我可以使用相同的词袋模型吗？然后我使用 featureUnion 来组合这些功能。我是新手，我可能听起来很傻。
供应商名称与一般文本不同。因此，我认为 Bag of words 的行为与简单的 one-hot 编码没有任何不同。尝试对它们进行 one-hot 编码。

标签： python machine-learning scikit-learn nlp text-classification

【解决方案1】：

您可以使用 FeatureUnion。您还需要创建一个新的 Transformer 类，其中包含您需要采取的必要操作，即包括 Vendor name ，获取假人。

Feature Union 将适合您的管道。

供参考。

class get_Vendor(BaseEstimator,TransformerMixin):

    def transform(self, X,y):
        return 

lr_tfidf = Pipeline([('features',FeatureUnion([('other',get_vendor()),
        ('vect', tfidf)])),('clf', RandomForestClassifier())])

【讨论】：