TFIDF proj commit

.idea/GUESS_REDDIT_DATE_SUMO.iml

@@ -7,4 +7,7 @@
     <orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.8" jdkType="Python SDK" />
     <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
   </component>
+  <component name="PyDocumentationSettings">
+    <option name="renderExternalDocumentation" value="true" />
+  </component>
 </module>

.idea/other.xml

@@ -0,0 +1,7 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="PySciProjectComponent">
+    <option name="PY_SCI_VIEW" value="true" />
+    <option name="PY_SCI_VIEW_SUGGESTED" value="true" />
+  </component>
+</project>

linear_regression.py

@@ -32,7 +32,7 @@ def train():
     tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english', ngram_range=(1,1)) #Konwertuje tekst w dokumencie do macierzy tfidf , ngram_range - lb słów w sekwencji
     x = tfidf.fit_transform(created_dictionary)
     #PCA - principal component analysis
-    pca = TruncatedSVD(n_components=100) # Liniowa redukcja wymiarów , n_components - Pożądana wymiarowość danych wyjściowych
+    pca = TruncatedSVD(n_components=200) # Liniowa redukcja wymiarów , n_components - Pożądana wymiarowość danych wyjściowych
     x_pca = pca.fit_transform(x)
     l_regression = LinearRegression()
     l_regression.fit(x_pca,expected_dictionary)

predict.py

@@ -17,7 +17,7 @@ def predict():
     testA_vector = tfidf.fit_transform(testA)
 
     #print(testA_vector)
-    pca = TruncatedSVD(n_components=100)
+    pca = TruncatedSVD(n_components=200)
 
     dev0_pca = pca.fit_transform(dev0_vector)
     testA_pca = pca.fit_transform(testA_vector)