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Comment économiser Sklearn LDA Model Sortie sur CSV?

Comment sauver Sklearn LDA Model Sortie sur CSV? Il n'a pas de commandement show_topics comme modèle GENISME LDA.

def selected_topics(model, vectorizer, top_n=10):
for idx, topic in enumerate(model.components_):
    print("Topic %d:" % (idx))
    print([(vectorizer.get_feature_names()[i], topic[i])
                    for i in topic.argsort()[:-top_n - 1:-1]])

python csv scikit-learn lda topic-modeling

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3 Réponses :

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input = open(res_file)
data = json.load(input)
input.close()

output = csv.writer("output_csv.csv")

output.writerow(data[0].keys())  # header row

for item in data:
    output.writerow(item.values())

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TypeError Traceback (appel le plus récent) dans () ----> 1 SOCIÉTOPICS (LDA, vectorisateur) En sélectionnant_topie (modèle, vecteur , top_n) 6 Imprimer ("Topic% D:"% (IDX)) 7 TOPIC_NAME = "" Topic.argsort () [: - top_n - 1: -1]]]) 9 10 TypeError: Élément de séquence 0: Instance attendue STR, tuple trouvé.Ils jette-moi une erreur.

Est-ce un moyen possible de générer des CSV en créant une boucle car nous créons dans le genre?.

Oui, vous pouvez créer, remplacer "" .join ([(vectorizer.get_feature_names () [i], sujet [i]) à "" .join ((((([(vectorisateur.get_feuture_names () [I]

Quel est le but d'écrire à JSON en premier?

20 INPUT.FLOSE () 21 ---> 22 Sortie = CSV.Writer ("Output_csv.csv") 23 24 Output.writerow (Data [0] .Keys ()) # Rower Row TypeError: Argument 1 doit avoir un " Écrire "méthode

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Vous pouvez exporter les résultats en créant d'abord un fichier de données Pandas et enregistrer les résultats du modèle LDA sur ce fichier de données (via une boucle). Plus tard à l'exporter vers un fichier CSV. xxx

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J'ai trouvé une solution sur mes propres travaux de la boucle pour moi. XXX

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