파이썬에서 제대로 해시 기능을 사용하는 방법에

Question

나는 (이 비록 같은

x = np.array([3,2,0,4,5,2,1...]) #the dimension of the vectors is above 50000 
y = np.array([1,3,4,2,4,1,4...]) 

내가하고 싶은 것은이 벡터의 차원을 줄이기 위해 해싱 기능을 사용하는 것입니다 같은 차원의 다양한 배열을 가지고 충돌이 될 것입니다.) 그런 다음 더 낮은 치수 벡터가 분류기에 사용될 수 있습니다. 내가 시도 무엇

는, 그러나

from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher 
hasher = FeatureHasher() 
hash_vector = hasher.transform(x) 

입니다 FeatureHasher 직접 사용할 수 없습니다 것 같다 그리고 내가 다음에 어떻게해야 원활하게 해싱 기능을 수행하기 위해, AttributeError: 'matrix' object has no attribute 'items'

따라서 말한다? 내가 누락 된 것이 있으면 알려주실 수 있습니까? 또는 기능 해싱을보다 효과적으로 수행 할 수있는 다른 방법이 있습니까?

Answer 1

transform 메서드에 대한 인수는 반복 가능한의 샘플이어야하며 단일 샘플이 아니어야합니다 (http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.FeatureHasher.html 참조).

는하지만, 코드에 더 문제가있다 : 당신은 심부름 군을 구축 input_type을 통과하지 않는, 그래서 dict을 디폴트의 - "사전 (FEATURE_NAME, 값)를 통해"(필요 어디서 items :-)에 대한 .

어쨌든 입력 유형이 없으면 해시가 transform에 전달하려는 것으로 보이는 "이름 지정되지 않은"기능을 허용 할 수는 없지만 기능 해싱이 작동하지 않는 것입니다.

당신은 ... 당신의 답변을