sklearn.feature_extraction特征提取

该sklearn.feature_extraction模块负责从原始数据中提取特征。当前，它包括从文本和图像中提取特征的方法。

用户指南：有关更多详细信息，请参见功能提取部分。

feature_extraction.DictVectorizer（[dtype，…]） 将特征值映射列表转换为矢量。
feature_extraction.FeatureHasher（[…]） 实现功能哈希，又名哈希技巧。

 

从图片

该sklearn.feature_extraction.image子模块收集实用程序以从图像中提取特征。

feature_extraction.image.extract_patches_2d（……） 将2D图像重塑为补丁集合
feature_extraction.image.grid_to_graph（n_x，n_y） 像素间连接图
feature_extraction.image.img_to_graph（img [，…]） 像素间梯度连接图
feature_extraction.image.reconstruct_from_patches_2d（……） 从所有修补程序重建映像。
feature_extraction.image.PatchExtractor（[…]） 从图像集中提取补丁

 

从文字

该sklearn.feature_extraction.text子模块收集实用程序以从文本文档构建特征向量。

feature_extraction.text.CountVectorizer（[…]） 将文本文档集合转换为令牌计数矩阵
feature_extraction.text.HashingVectorizer（[…]） 将文本文档的集合转换为令牌出现的矩阵
feature_extraction.text.TfidfTransformer（[…]） 将计数矩阵转换为标准化的tf或tf-idf表示形式
feature_extraction.text.TfidfVectorizer（[…]） 将原始文档集合转换为TF-IDF功能矩阵。