Scalar countvectorizerの出力をlibsvm形式に変換する

Question

こんにちは私はスケーラcountvectorizer出力からのマッピングをお勧めしますか：（[label、（nVocab、[i1、i2、...]、[c1、c2、...]）]] ）をlibsvm形式に変換します：（label、：：...）？

文字列として入力すると、フィールドを取得するために分割する場所がわからないため、まずは入力します。

また、これにスカラーユーティリティがありますか？ ありがとう、 kvd

Answer 1

私はこれを解消しました。 countVectorizerの出力は、[size、[indices]、[values]]を持つsparseVecorデータ型にキャストできます。インデックスと値の配列は、libsvm形式で圧縮して出力することができます。さらに探査時

ヴァルcountVec = VEC（1）.asInstanceOf [スパーセベクター]

私はこの変換を必要としないことが判明しました。私はclassLabelとsparseVectorを使ってLabeled点を作成し、オブジェクトを直接学習する機械に渡すことができました。

ありがとう、 kvd