我有一个框架，在a列中存储文本评论，在B列中存储评级（1到5）。
id .....review ..............rating
1 .....That was awful ......1...
我需要创建一个简单的（任何基于算法的）分类器，例如，基于单词：出现词汇等特征，它可以预测评级是否>3或<3（假设我们将添加另一个列，如果评级>3则为1，如果<
我不擅长Python和机器学习，所以我在谷歌上搜索的所有样本都被卡住了。
请解释如何在该示例案例中提取特征，如何训练模型等等，或者为该案例提供一个好的导师（我无法将sklearn导师翻译为我的案例）。
您可以在scikit中非常轻松地完成此操作。
假设你有X和y数据：
X = ['the food was really delicious', 'the food was really terrible']
y = [5,2]
使用CountVectorizer，您可以将数据转换为两行代码中的数字：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
x_data = CountVectorizer().fit_transform(X)
这可以将您的数据完全转换为计数，然后可以输入您想要的任何算法：
from sklearn.neighbors import KNeighbors
clf = KNeighbors().fit(x_data, y)
大约有两个一般步骤，可以详细解释。
特征提取
首先，您需要确定要使用哪些功能。这是主要任务之一，由您决定。标准方法是单词袋模型。这会统计每个文本中每个单词的出现次数。它是
相当简单，但在实际中却出奇地有用
还有一些专门的工具可以为您进行tf-idf分析，例如Sally。
让我们假设您想使用scikit-learn在Python中实现这一点。数据已经可用作具有text和rating属性的class Review(object)。需要从text中提取特征。
示例：
def extract(review):
'''extracts features from review'''
result = {}
for word in review.text.split():
if result[word] is not None:
result[word] += 1
else:
result[word] = 1
return result
会给你一个文本中所有单词的计数（还有一个库类Counter，它可能会为你做这件事）。这些，你可以结合起来形成一个特征矩阵X。（此代码可能经过大量优化）
X = []
y = []
words = []
# build an index of all occurring words
for review in reviews:
for word in extract(review):
if word not in words:
words.append(word)
# creates the feature vectors for classification
for review in reviews:
feature_vector = [0] * len(words)
y.append(review.rating)
for word, count in extract(review):
feature_vector[words.index(word)] = count
X.append(feature_vector)
分类
现在你已经得到了特征向量，你需要决定使用哪个分类器。最容易的是k近邻。
from sklearn import neighbors, cross_validation
X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(
X, y, test_size=0.33, random_state=42)
knn = neighbors.KNeighborsClassifier()
knn.fit(X_train, y_train)
knn.predict(X_test)
将其与y_test进行比较。
评论示例（略经编辑）
让我们考虑两个评论的例子：
- 这太糟糕了|评分为1
- 太棒了|评分5
创建了两个dict：
{'that': 1, 'was': 1, 'awful': 1 }和{'that': 1, 'was': 1, 'great': 1}。在这种情况下，X和y向量应该是什么样子？
首先，您的words可能是['that', 'was', 'awful', 'great']。
然后，你可能会得到
X = [[1, 1, 1, 0],
[1, 1, 0, 1]]
y = [1, 5]