RK
вот
Size: a a a
2020 May 05
RK
скажите пожалуйста что в model.predict() писать
RK
мне надо вводить строку
RK
например
RK
"Всё плохо"
RK
и мне надо получить результат
RK
положительное ли предложение
RK
или негативное
RK
RK
помогите пожалуйста
IK
писать нужно тоже что подается в fit
IK
а как модель обучил?
RK
X = normalize(matrix)
y = target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,
y,
test_size=0.2)
X_train.shape, y_train.shape
y = target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,
y,
test_size=0.2)
X_train.shape, y_train.shape
RK
model = get_model()
history = model.fit(X_train,
y_train,
epochs=150,
batch_size=400,
validation_data=(X_test, y_test))
history
history = model.fit(X_train,
y_train,
epochs=150,
batch_size=400,
validation_data=(X_test, y_test))
history
RK
вот
RK
а как мне текст "Все плохо" в predict подать?
IK
ну значит строку тебе надо преобразовать так же как ты сделал матрицу X
IK
изначально тоже ведь были строки. Их как то преобразовали в векторы - это же преобразование надо проделать со строкой Все плохо
RK
вот
RK
tokenizer = Tokenizer(num_words=5000, filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\t\n',
lower=True,
split=' ',
char_level=False)
tokenizer.fit_on_texts(df['comment'])
matrix = tokenizer.texts_to_matrix(df['comment'], mode='count')
matrix.shape
lower=True,
split=' ',
char_level=False)
tokenizer.fit_on_texts(df['comment'])
matrix = tokenizer.texts_to_matrix(df['comment'], mode='count')
matrix.shape