Прогнозирование итеративно с обученным классификатором в sklearn - PullRequest
Новая
       11

Прогнозирование итеративно с обученным классификатором в sklearn

0 голосов
/ 19 февраля 2019

Я обучил модель классификатора с 120 функциями, чтобы предсказать, что я использую этот код. 

file = open('/Users/arjun/DataSets/Cleaned_for_testing.txt').readlines()
trained_file = open(
    '/Users/arjun/Projects/Classification/trained_models/final_classifier.pkl',
    'rb')
model = pickle.load(trained_file)
for i in file:
    features = features_for_sentence(i)
    result = model.predict(features)
    print(result)

Это двоичный классификатор.Когда я запускаю это, функции для нового текста генерируются на лету и затем передаются в модель.И вывод, который я получаю:

[1 1 1 1]

[1 1 1 1 1 1 1]

[1 1 1 1 1 1 1 1]

[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]

Результаты добавляются.Как этого избежать или получить результаты один за другим.

...