文本分类竞赛-数据初识
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数据初识
- 1.下载数据，读取数据，观察数据
- 2.将训练集拆分为训练集和验证集
1.下载数据，读取数据，观察数据
数据解压下来放在new_data文件夹中，分为train_set和test_set两个文件
import numpy as np
import pandas as pd
training = pd.read_csv("../new_data/train_set.csv")
print(training.head())
代码解读查看训练集的前五行
print(training.shape)
print(training.columns)
print(training.info())
代码解读 (102277, 4)
Index(['id', 'article', 'word_seg', 'class'], dtype='object')
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 102277 entries, 0 to 102276
Data columns (total 4 columns):
id 102277 non-null int64
article 102277 non-null object
word_seg 102277 non-null object
class 102277 non-null int64
dtypes: int64(2), object(2)
memory usage: 3.1+ MB
None
代码解读有102277条数据，每条数据是一篇文章，数据没有缺失值
官网上的解释：
1.train_set.csv：此数据集用于训练模型，每一行对应一篇文章。文章分别在“字”和“词”的级别上做了脱敏处理。共有四列：
第一列是文章的索引(id)，第二列是文章正文在“字”级别上的表示，即字符相隔正文(article)；第三列是在“词”级别上的表示，即词语相隔正文(word_seg)；第四列是这篇文章的标注(class)。
注：每一个数字对应一个“字”，或“词”，或“标点符号”。“字”的编号与“词”的编号是独立的！
2.test_set.csv：此数据用于测试。数据格式同train_set.csv，但不包含class。
注：test_set与train_test中文章id的编号是独立的。
2.将训练集拆分为训练集和验证集
from sklearn.model_selection import train_test_split #to create validation data set
X_train = training.drop("class", axis=1)
y_train = training["class"]
X_training, X_valid, y_training, y_valid = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=0)
print(X_training.shape)
print(X_valid.shape)
print(y_training.shape)
print(y_valid.shape)
代码解读 (81821, 3)
(20456, 3)
(81821,)
(20456,)
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