
多标签分类项目:基于产品描述预测产品类别
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简介:
本项目旨在通过分析产品描述来预测其所属的多个类别。采用机器学习技术,对电商商品进行精准分类,提升用户搜索体验和效率。
产品分类-多标签分类数据集的数据集包含20,000行和15列。该项目的目标是根据产品的描述来识别其类别。因此,我们将以产品描述为主要特征,并将类别作为目标变量。我们计划使用多项式朴素贝叶斯、逻辑回归、随机梯度下降(SGD)和支持向量机等算法进行分类任务。
我们在Jupyter Notebook中编写代码,并将使用以下库:pandas, scikit-learn, 正则表达式, Matplotlib 和 NLTK。
在参考任何示例代码之前,请仔细阅读下面列出的资源/博客:
1. 什么是朴素贝叶斯?
2. 向量化方法介绍:CountVectorizer与TF-idfVectorizer
3. 停用词的概念解释
4. 正则表达式基础教程
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