python knn算法如何添加中文标签

在Python中，KNN算法是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务，当我们处理中文标签时，可能会遇到一些问题，因为KNN算法是基于距离度量的，而中文字符之间没有明显的距离关系，为了解决这个问题，我们可以采用一些技巧来添加中文标签。,我们需要将中文标签转换为数值型数据，这可以通过以下几种方法实现：,1、独热编码（OneHot Encoding）：为每个中文字符创建一个二进制向量，其中只有一个元素为1，表示该字符出现的位置，其他元素为0，这种方法适用于类别数量较少的情况。,2、词袋模型（Bag of Words）：将文本表示为一个向量，其中每个元素表示一个特定字符在文本中出现的次数，这种方法适用于类别数量较多的情况。,接下来，我们将详细介绍如何使用这两种方法为KNN算法添加中文标签。,方法一：独热编码,步骤1：安装所需库,我们需要安装
sklearn和
jieba库。
sklearn库用于实现KNN算法，
jieba库用于分词。,步骤2：准备数据,假设我们有以下中文标签数据集：,我们需要将其转换为数值型数据。,步骤3：分词,使用
jieba库对文本进行分词。,步骤4：独热编码,为每个中文字符创建一个二进制向量。,步骤5：训练KNN模型,使用独热编码后的数据训练KNN模型。,方法二：词袋模型,步骤1：安装所需库,同样，我们需要安装
sklearn和
jieba库，我们还需要安装
gensim库，用于实现词袋模型。,步骤2：准备数据和分词与独热编码相同，不再赘述。,步骤3：训练词袋模型和KNN模型的代码如下：, ,pip install scikitlearn jieba,data = [(“我喜欢吃苹果”, “水果”), (“苹果手机很好用”, “手机”), (“我喜欢吃香蕉”, “水果”)],import jieba def tokenize(text): return list(jieba.cut(text)),from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder def one_hot_encode(tokens): encoder = OneHotEncoder() return encoder.fit_transform(tokens).toarray()[0],from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score X, y = zip(*data) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) pipeline = make_pipeline(CountVectorizer(), TfidfTransformer(), KNeighborsClassifier()) pipeline.fit(X_train, y_train) y_pred = pipeline.predict(X_test) print(“Accuracy:”, accuracy_score(y_test, y_pred))