Countvectorizer binário opções

BITCOIN 1218.133 00:00 04.03 BITCOIN 1216.646 23:00 03.03 BITCOIN 1217.045 22:00 03.03 EURJPY 121.122 22:00 03.03 USDJPY 114.009 22:00 03.03 USDCHF 1.00735 22:00 03.03 EURUSD 1.06233 22:00 03.03 TOYOTA (EUA) 113.295 21:00 03.03 SONY 31.565 21:00 03.03 FORD 12.645 21:00 03.03 PRATA 17.941 21:00 03.03 GOLD 1234.405 21:00 03.03 ALIBABA 103.300 21:00 03.03 BANCO DA AMÉRICA 25.415 21:00 03.03 AUDUSD 0.75930 21:00 03.03 NIKE 56.685 21:00 03.03 CITIGROUP VS AIG 0.94961 21:00 03.03 CITIGROUP CONTRA JP MORGAN CHASE 0.65736 21:00 03.03 MASTERCARD 111.765 21:00 03.03 GENERAL MOTORS 38.235 21:00 03.03 FAZ-BREVE BANCOS (ETF) 17.605 21:00 03.03 WYNN RESORTS 101.035 21:00 03.03 LAS VEGAS SANDS 53.825 21:00 03.03 McDONALDS 127.860 21:00 03.03 AIG 64.215 21:00 03.03 CITIGROUP 60.975 21:00 03.03 CATERPILLAR 95.070 21:00 03.03 PFIZER 34.505 21:00 03.03 PETROBRAS 10.215 21:00 03.03 Início Negociação Hoje Renúncia Expiração Termos e Condições Termos e Condições Termos de Bónus Condições Política de Privacidade Disclaimer: Opções Binárias E negociação de forex envolvem risco. Modelo de Negócio e Ganhos: Os resultados são contingentes na escolha da direção correta de um preço de ativos, a partir do preço de exercício determinado, pelo período de validade selecionado. Uma vez que uma negociação é iniciada, os comerciantes recebem uma tela de confirmação mostrando o ativo, preço de exercício, a direção escolhida (CALL ou PUT) eo montante do investimento. Quando solicitado por esta tela, comércios iniciará em 3 segundos, a menos que o comerciante pressiona o botão cancelar. Beeoptions oferece a opção mais rápida expira disponível para o público e as transações podem ser tão rápidas quanto 15 minutos em opções binárias normais e tão rápido quanto 60 segundos na plataforma de 60 segundos. Embora o risco ao negociar opções binárias é fixo para cada comércio individual, os comércios são ao vivo e é possível perder um investimento inicial, especialmente se um comerciante optar por colocar seu investimento inteiro para um único comércio ao vivo. É altamente recomendável que os comerciantes escolham uma estratégia de gestão de dinheiro adequada que limita o total de negociações consecutivas ou investimento total pendente. Skearn. featureextraction. text. CountVectorizer classe sklearn. featureextraction. text. CountVectorizer (inputucontent, encodinguutf-8, decodeerrorustrict, stripaccentsNone, lowercaseTrue, preprocessorNone, tokenizerNone, stopwordsNome, tokenpatternu (u) bwwb, ngramrange (1, 1). Int64gt) source Converter uma coleção de documentos de texto em uma matriz de contagem de tokens Esta implementação produz uma representação esparsa das contagens usando scipy. sparse. coomatrix. Se você não fornecer um dicionário a priori e não usar um analisador que faça algum tipo de seleção de recursos, o número de recursos será igual ao tamanho do vocabulário encontrado ao analisar os dados. Se 8216filename8217, a seqüência passada como um argumento para caber é esperado para ser uma lista de nomes de arquivos que precisam de leitura para buscar o conteúdo bruto para analisar. Se 8216file8217, os itens de seqüência devem ter um 8216read8217 método (objeto semelhante a arquivo) que é chamado para buscar os bytes na memória. Caso contrário, a entrada é esperado para ser a seqüência seqüências de caracteres ou bytes itens são esperados para ser analisado diretamente. Codificação. String, 8216utf-88217 por padrão. Se bytes ou arquivos são dados para analisar, essa codificação é usada para decodificar. Instrução sobre o que fazer se uma seqüência de bytes é dada para analisar que contém caracteres não da codificação dada. Por padrão, ele é 8216strict8217, o que significa que um UnicodeDecodeError será gerado. Outros valores são 8216ignore8217 e 8216replace8217. Remover acentos durante o passo de pré-processamento. 8216ascii8217 é um método rápido que só funciona em caracteres que têm um mapeamento ASCII direto. 8216unicode8217 é um método ligeiramente mais lento que funciona em qualquer personagem. Nenhum (padrão) não faz nada. Se o recurso deve ser feito de palavras ou caracteres n-gramas. A opção 8216charwb8217 cria caracteres n-grams somente de texto dentro de limites de palavras. Se um callable é passado ele é usado para extrair a seqüência de recursos fora da entrada bruta, não processada. pré-processador . Callable ou None (padrão) Substitui o estágio de pré-processamento (string transformation) enquanto preserva as etapas de geração tokenizing e n-grams. Tokenizer. Callable ou None (padrão) Substitui a etapa de tokenização de string enquanto preserva as etapas de pré-processamento e de geração de n-grams. Só se aplica se a palavra analisador. Ngramrange. Tuple (minn, maxn) O limite inferior e superior da gama de valores de n para diferentes n-gramas a serem extraídos. Todos os valores de n tais que minn lt n lt maxn serão usados. Se 8216english8217, uma lista de palavra de parada incorporada para inglês é usada. Se uma lista, essa lista é assumida para conter palavras de parada, todos os quais serão removidos dos tokens resultantes. Só se aplica se a palavra analisador. Se Nenhum, nenhuma palavra de parada será usada. Maxdf pode ser ajustado para um valor na faixa de 0,7, 1,0) para detectar e filtrar palavras de parada automaticamente com base na freqüência de termos de termos intra corpus. Minúsculas Boolean, True por padrão Converta todos os caracteres em minúsculas antes de tokenizing. Expressão regular denotando o que constitui um 8220token8221, usado apenas se a palavra analisador. O padrão regexp selecionar tokens de 2 ou mais caracteres alfanuméricos (pontuação é completamente ignorado e sempre tratado como um separador de token). Maxdf. Float no intervalo 0.0, 1.0 ou int, default1.0 Ao construir o vocabulário, ignore termos que tenham uma freqüência de documento estritamente superior ao determinado limite (palavras de parada específicas do corpus). Se float, o parâmetro representa uma proporção de documentos, inteiro contagens absolutas. Este parâmetro é ignorado se o vocabulário não for Nenhum. Mente Float no intervalo 0.0, 1.0 ou int, default1 Ao construir o vocabulário, ignore termos que tenham uma freqüência de documento estritamente inferior ao limite especificado. Esse valor também é chamado de corte na literatura. Se float, o parâmetro representa uma proporção de documentos, inteiro contagens absolutas. Este parâmetro é ignorado se o vocabulário não for Nenhum. Maxfeatures. Int ou None, defaultNone Se não for None, construa um vocabulário que considere apenas as maxfeatures top ordenadas por frequência de termos em todo o corpus. Este parâmetro é ignorado se o vocabulário não for Nenhum. Vocabulário Mapeamento ou iterável, opcional Um mapeamento (por exemplo, um dict) onde chaves são termos e valores são índices na matriz de recurso, ou um iterável sobre termos. Se não for dado, um vocabulário é determinado a partir dos documentos de entrada. Os índices no mapeamento não devem ser repetidos e não devem ter qualquer intervalo entre 0 eo maior índice. binário . Boolean, defaultFalse Se True, todas as contagens não zero são definidas para 1. Isso é útil para modelos probabilísticos discretos que modelam eventos binários ao invés de contagens inteiras. Dtype. Type, opcional Tipo da matriz retornada por fittransform () ou transform (). Transforme documentos em matriz de documento-termo. Init (inputucontent, encodinguutf-8, decodeerrorustrict, stripaccentsNone, lowercaseTrue, preprocessorNone, tokenizerNone, stopwordsNome, tokenpatternu (u) bwwb, ngramrange (1, 1). Int64gt) fonte fonte buildanalyzer () Retorna um callable que processa pré-processamento e tokenization Retorna uma função para pré-processar o texto antes de tokenization Retorna uma função que divide uma string em uma seqüência de tokens Decode a entrada em uma seqüência de símbolos unicode A estratégia de decodificação depende de Os parâmetros vectorizer. Eu tenho um conjunto de dados que contém um número de comentários e seus rótulos correspondentes (positivo ou negativo) e eu quero extrair recursos e construir um pipeline para executar a classificação de texto binário usando árvores de decisão . O problema é que eu provavelmente apresentando os dados para o classificador, no formato errado. Eu passei pela documentação oficial e eu também tive um olhar para algumas perguntas em Stackoverflow (por exemplo, aqui) O que eu fiz até agora: Passo 1: Leia os dados (como dataframe) Os dados se parece com o exemplo abaixo: Etapa 2: Extrair recursos Passo 4: Dividir os dados Passo 5: Treinar o modelo Quando eu tento ajustar o modelo eu recebo o seguinte erro: Então eu acho que os dados devem ser colocados em um vetor no entanto Im não tenho certeza como corrigi-lo. O código completo é mostrado abaixo. Qualquer ajuda seria muito apreciada. obrigado