From 933b59370a52777ee304ddd359d1a1a09d7fd38b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: JPogodzinski Date: Tue, 4 May 2021 09:40:40 +0200 Subject: [PATCH] done --- dev-0/out.tsv | 5452 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ main.py | 30 +- test-A/out.tsv | 5445 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 3 files changed, 10915 insertions(+), 12 deletions(-) create mode 100644 dev-0/out.tsv create mode 100644 test-A/out.tsv diff --git a/dev-0/out.tsv b/dev-0/out.tsv new file mode 100644 index 0000000..296544f --- /dev/null +++ b/dev-0/out.tsv @@ -0,0 +1,5452 @@ +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +0 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100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -1,22 +1,24 @@ from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB -from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer +from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer import pandas as pd import numpy as np +from stop_words import get_stop_words -cv = CountVectorizer(strip_accents='ascii', token_pattern=u'(?ui)\\b\\w*[a-z]+\\w*\\b', lowercase=True) +stop_words = get_stop_words('polish') + +v = TfidfVectorizer(stop_words=None) naive_bayes=MultinomialNB() ball_train = pd.read_csv('train/train.tsv', sep='\t', error_bad_lines=False, header=None) -print(ball_train.head()) -print(len(ball_train)) -print(pd.DataFrame(ball_train[0])) -print(pd.DataFrame(ball_train[1])) y_train = pd.DataFrame(ball_train[0]) x_train = pd.DataFrame(ball_train[1]) -x_train.cv=cv.transform(x_train) +x_np=x_train.to_numpy() +x_np = [str(item) for item in x_np] -naive_bayes.fit(x_train.cv, y_train) +x_train=v.fit_transform(x_np) + +naive_bayes.fit(x_train, y_train) ball_dev = pd.read_csv('dev-0/in.tsv', sep='\t', error_bad_lines=False, header=None) with open('dev-0/expected.tsv', 'r') as dev_exp_f: @@ -24,15 +26,19 @@ with open('dev-0/expected.tsv', 'r') as dev_exp_f: X_dev = pd.DataFrame(ball_dev) -X_dev.cv=cv.transform(X_dev) +X_dev_np=X_dev.to_numpy() +X_dev_np = [str(item) for item in X_dev_np] +X_dev=v.transform(X_dev_np) -Y_dev_predicted = naive_bayes.predict(X_dev.cv) +Y_dev_predicted = naive_bayes.predict(X_dev) pd.DataFrame(Y_dev_predicted).to_csv('dev-0/out.tsv', sep='\t', index=False, header=False) ball_test=pd.read_csv('test-A/in.tsv', sep='\t', error_bad_lines=False, header=None) X_test = pd.DataFrame(ball_test) -X_test.cv=cv.transform(X_test) +X_test_np=X_test.to_numpy() +X_test_np = [str(item) for item in X_test_np] +X_test=v.transform(X_test_np) -Y_test_predicted = naive_bayes.predict(X_test.cv) +Y_test_predicted = naive_bayes.predict(X_test) pd.DataFrame(Y_test_predicted).to_csv('test-A/out.tsv', sep='\t', index=False, header=False) \ No newline at end of file diff --git a/test-A/out.tsv b/test-A/out.tsv new file mode 100644 index 0000000..ad47c57 --- /dev/null +++ b/test-A/out.tsv @@ -0,0 +1,5445 @@ +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +0 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +0 +0 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +0 +0 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +0 +1 +1 +0 +1 +1 +1 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