如何识别已用于对每个类别进行分类的最佳特征

Question

我在二进制文本分类任务中使用 scikit-learn，我想识别“每个”类的最佳特征，因此，基于它们，我的分类器可以识别正确的类..

任何指示我该怎么做？现在我正在使用 CountVectorizer ，我可以看到这两个类最常见的功能，但它没有告诉我哪个功能确实属于哪个类.. 也可能最常见的并不总是最好的，因为它可能是常见的两个类，这意味着在将样本识别为 a 类或 b 类方面不太好。

这是我正在做的：

vec=CountVectorizer( tokenizer=tokens2,max_features=2000)
x=vec.fit_transform(X_train).toarray()

print x
print len(x[0]) # this should print the no. of feature which is 2000 in my case
print len(x) # this should print the no. of samples which is 980

我了解 max_features 将词汇表限制为仅适用于两个类的前 K 个特征，我希望它适用于“每个”类。 我还查看了here 中的 alvas 答案，但似乎他的代码仅在分类器为“MultinomialNB”时才有效。我已经成功地将它与这个分类器一起使用，但是，在更改时分类器到 DecisionTreeClassifier 它会出现以下错误：

AttributeError: 'DecisionTreeClassifier' object has no attribute 'coef_'

当将分类器更改为 SVC 'linear' 时，它会打印出我无法理解的不同结果。

0   (0, 22699)  2.2089966234e-05
  (0, 17115)    0.00011044983117
  (0, 17106)    2.2089966234e-05
  (0, 17096)    2.2089966234e-05
  (0, 17094)    2.2089966234e-05
  (0, 17079)    2.2089966234e-05
  (0, 17077)    2.2089966234e-05
  (0, 17064)    2.2089966234e-05
  (0, 17047)    2.2089966234e-05
  (0, 10872)    0.00011044983117
  (0, 10871)    8.83598649358e-05
.
.
1   (0, 22699)  2.2089966234e-05
  (0, 17115)    0.00011044983117
  (0, 17106)    2.2089966234e-05
  (0, 17096)    2.2089966234e-05
  (0, 17094)    2.2089966234e-05
  (0, 17079)    2.2089966234e-05
  (0, 17077)    2.2089966234e-05
  (0, 17064)    2.2089966234e-05
  (0, 17047)    2.2089966234e-05
  (0, 10872)    0.00011044983117
  (0, 10871)    8.83598649358e-05
  (0, 10870)    0.000198809696106
  (0, 10516)    0.00011044983117

• 只想提一下，总号。我拥有的功能是 16908，当然，它可以根据矢量化器参数获得更多。这会是一个问题吗？我什么时候应该考虑应用随机投影？

Answer 1

如果您选择 DecisionTree 或 RandomForest，您可以访问 feature_importances_ 属性以查看对预测最有贡献的特征。

但这不是针对单个班级的全球贡献。