在 Stanford-NLP LogisticClassifier 中设置拦截
Setting intercept in Stanford-NLP LogisticClassifier
我想使用从文本文件（来自单独训练的分类器）中读取的 features/weights 来实例化 Stanford-NLP LogisticClassifier。
我训练的分类器（在 Python 中，使用 scikit-learn）由权重、特征和截距项组成。不过，在 Stanford-NLP 端，分类器构造函数不会进行拦截。
有什么方法可以将拦截合并到我的 LogisticClassifier 中吗？
是；您可以简单地定义一个新功能（例如 "bias" 或 "intercept"），并将其权重设置为来自 scikit-learn 的截距值。
我想使用从文本文件（来自单独训练的分类器）中读取的 features/weights 来实例化 Stanford-NLP LogisticClassifier。
我训练的分类器（在 Python 中，使用 scikit-learn）由权重、特征和截距项组成。不过，在 Stanford-NLP 端，分类器构造函数不会进行拦截。
有什么方法可以将拦截合并到我的 LogisticClassifier 中吗？
是；您可以简单地定义一个新功能（例如 "bias" 或 "intercept"），并将其权重设置为来自 scikit-learn 的截距值。