python中大数据集的文本分类

我有220万个数据样本分类到超过7500个类别.我正在使用pandas和sckit-learn of python这样做.

以下是我的数据集示例

itemid       description                                            category
11802974     SPRO VUH3C1 DIFFUSER VUH1 TRIPLE Space heaters    Architectural Diffusers
10688548     ANTIQUE BRONZE FINISH PUSHBUTTON  switch           Door Bell Pushbuttons
9836436     Descente pour Cable tray fitting and accessories    Tray Cable Drop Outs

以下是我遵循的步骤：

>预处理
>矢量表示
>培训

 dataset=pd.read_csv("trainset.csv",encoding = "ISO-8859-1",low_memory=False)
 dataset['description']=dataset['description'].str.replace('[^a-zA-Z]', ' ')
 dataset['description']=dataset['description'].str.replace('[\d]', ' ')
 dataset['description']=dataset['description'].str.lower()

 stop = stopwords.words('english')
 lemmatizer = WordNetLemmatizer()

  dataset['description']=dataset['description'].str.replace(r'\b(' + r'|'.join(stop) + r')\b\s*', ' ')
  dataset['description']=dataset['description'].str.replace('\s\s+',' ')
  dataset['description'] =dataset['description'].apply(word_tokenize)
  ADJ, ADJ_SAT, ADV, NOUN, VERB = 'a', 's', 'r', 'n', 'v'
  POS_LIST = [NOUN, VERB, ADJ, ADV]
  for tag in POS_LIST:
  dataset['description'] = dataset['description'].apply(lambda x: 
  list(set([lemmatizer.lemmatize(item,tag) for item in x])))
  dataset['description']=dataset['description'].apply(lambda x : " ".join(x))


 countvec = CountVectorizer(min_df=0.0005)
 documenttermmatrix=countvec.fit_transform(dataset['description'])
 column=countvec.get_feature_names()

 y_train=dataset['category']
 y_train=dataset['category'].tolist()

 del dataset
 del stop
 del tag

生成的documenttermmatrix将是scipy csr矩阵类型,具有12k特征和220万个样本.

为了训练,我尝试使用xgboost的sckit学习

model = XGBClassifier(silent=False,n_estimators=500,objective='multi:softmax',subsample=0.8)
model.fit(documenttermmatrix,y_train,verbose=True)

执行上述代码2-3分钟后,我收到了错误

OSError: [WinError 541541187] Windows Error 0x20474343

我也尝试过使用sckit的Naive Bayes,因为我遇到了内存错误

题

我使用了Scipy矩阵,它占用的内存非常少,而且我在执行xgboost或Naive bayes之前删除了所有未使用的对象,我使用的是128GB RAM的系统,但在训练时仍然会出现内存问题.

我是python的新手.我的代码中有什么问题吗？
任何人都可以告诉我如何有效地使用记忆并继续前进？

解决方法:

我想我可以在你的代码中解释这个问题.
操作系统错误似乎是：

“

ERROR_DS_RIDMGR_DISABLED
8263 (0x2047)

目录服务检测到分配相对标识符的子系统被禁用.当系统确定相关标识符(RID)的大部分已用尽时,这可以作为保护机制发生.

“通过https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ms681390

我认为您在代码的这一步中耗尽了很大一部分RID：

dataset['description'] = dataset['description'].apply(lambda x: 
list(set([lemmatizer.lemmatize(item,tag) for item in x])))

你在lambda中传递了一个lemmatizer,但是lambdas是匿名的,所以看起来你可能在运行时制作了220万个这个lemmatizer的副本.

每当遇到内存问题时,您应该尝试将low_memory标志更改为true.

对评论的回应 –

我检查了Pandas文档,你可以在dataset [‘description’].apply()之外定义一个函数,然后在对数据集[‘description’]的调用中引用该函数.apply().这是我写这个函数的方法.

def lemmatize_descriptions(x):
return list(set([lemmatizer.lemmatize(item,tag) for item in x]))

然后,对apply()的调用将是 –

dataset['description'] = dataset['description'].apply(lemmatize_descriptions)

Here is the documentation.

标签：python,pandas,scikit-learn,large-data,text-classification
来源： https://codeday.me/bug/20190527/1162886.html