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NLPには、Gazetteer注釈の作成に非常に役立つ概念があります。私が理解する限りでは： 地名辞典は、都市、組織、曜日などのエンティティの名前を含むリストのセットで構成されます。これらのリストは、名前付きエンティティの認識タスクなど、テキストでこれらの名前の出現を見つけるために使用されます。 したがって、本質的にはルックアップです。この種のチートではありませんか？Gazetteer名前付きエンティティを検出するためにaを使用する場合、それほど多くは行われませんNatural Language Processing。理想的には、NLPテクニックを使用して名前付きエンティティを検出したいと思います。それ以外の場合、正規表現パターンマッチャーよりも優れていますか？

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corr()元のdfからdf を作成します。corr()DFは、70 X 70から出てきたし、ヒートマップを可視化することは不可能です... sns.heatmap(df)。を表示しようとするcorr = df.corr()と、テーブルが画面に収まらず、すべての相関関係を確認できます。dfサイズに関係なく全体を印刷する方法ですか、ヒートマップのサイズを制御する方法ですか？

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私が持っているXマトリックス、y変数、および他の変数をORTHO_VAR。私はをy使用して変数を予測する必要がありますXが、そのモデルからの予測は、可能な限りORTHO_VAR相関する一方で、直交する必要がありますy。 私は予測がノンパラメトリックな方法で生成されることを望みxgboost.XGBRegressorますが、どうしても必要な場合は線形法を使用できます。 このコード： import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import make_regression from xgboost import XGBRegressor ORTHO_VAR = 'ortho_var' TARGET = 'target' PRED = 'yhat' # Create regression dataset with two correlated targets X, y = make_regression(n_features=20, random_state=245, n_targets=2) indep_vars = ['var{}'.format(i) for i in range(X.shape[1])] # …

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