功能选择后显示功能名称

Question

我需要为文本构建一个分类器,现在我使用TfidfVectorizer和SelectKBest来选择这些功能,如下所示:

vectorizer = TfidfVectorizer(sublinear_tf = True, max_df = 0.5, stop_words = 'english',charset_error='strict')

X_train_features = vectorizer.fit_transform(data_train.data)
y_train_labels = data_train.target;

ch2 = SelectKBest(chi2, k = 1000)
X_train_features = ch2.fit_transform(X_train_features, y_train_labels)

我想在选择k最佳功能后打印出所选功能名称(文本),有什么办法可以做到吗？我只需要打印出选定的功能名称,也许我应该使用CountVectorizer？

Answer 1

以下应该有效:

np.asarray(vectorizer.get_feature_names())[ch2.get_support()]

Answer 2

为了扩展@ ogrisel的答案,返回的特征列表在被矢量化时的顺序相同.下面的代码将为您提供排名最高的功能列表,这些功能按照其Chi-2分数降序排列(以及相应的p值):

top_ranked_features = sorted(enumerate(ch2.scores_),key=lambda x:x[1], reverse=True)[:1000]
top_ranked_features_indices = map(list,zip(*top_ranked_features))[0]
for feature_pvalue in zip(np.asarray(train_vectorizer.get_feature_names())[top_ranked_features_indices],ch2.pvalues_[top_ranked_features_indices]):
        print feature_pvalue