Как можно автоматизировать присвоение дефолтной рубрики для описаний книг в датасете размером 70 000 строк, которые нельзя однозначно определить по словам, используя код для обучения модели предсказывать рубрику книги по ее описанию?
Если вы не можете однозначно определить рубрику книги по описанию, и у вас нет доступа к рубрикационной информации или внешним источникам данных, то установка дефолтной рубрики может быть достаточным решением.
Для установки дефолтной рубрики для мусорных описаний книг в датасете, вы можете использовать следующий код на языке Python:
```python
import pandas as pd
# Загрузка датасета
df = pd.read_csv('dataset.csv')
# Установка дефолтной рубрики
default_category = 'Мусорная рубрика'
df['category'] = default_category
# Сохранение измененного датасета
df.to_csv('updated_dataset.csv', index=False)
```
Вышеуказанный код загружает датасет из файла 'dataset.csv', устанавливает дефолтную рубрику 'Мусорная рубрика' для всех описаний книг и сохраняет измененный датасет в файл 'updated_dataset.csv'. Вам необходимо заменить 'dataset.csv' и 'updated_dataset.csv' на соответствующие имена файлов.
Обратите внимание, что это простой пример, который устанавливает одну и ту же дефолтную рубрику для всех описаний книг в датасете. Если вам нужно более сложное решение, вы можете применить алгоритм классификации или обучить модель машинного обучения для предсказания рубрик на основе описаний книг.
1. Если у тебя есть список с описаниями и категориями, и одна из категорий не заполнена, то замени пропущенные значения на дефолтную категорию, если такая есть. Если значения отсутствуют в сете категорий, то замени их на дефолтную категорию. 2. Посмотри эту статью, которая может быть полезной для разметки неизвестных категорий: [ссылка] 3. Примени кластерный анализ и присвой каждому кластеру свою категорию. 4. Иногда введение меток категорий происходит вручную даже в компаниях, занимающихся разработкой больших технологий. Например, объявления о найме людей для просмотра видео и классификации их по определенным категориям. Участие людей может быть необходимо при подготовке обучающих наборов данных. Важно помнить, что в машинном обучении нельзя предсказать детерминированное поведение. Функция активации на последнем слое преобразует значения в интервале от 0 до 1, при этом ноль и единица не включены в это значение. Эти значения используются как вероятности для классификации. У тебя будет вектор, длина которого равна количеству категорий, и его сумма равна 1 (100%). Например, значение 0.3 для второй категории означает вероятность 30%. Программа выберет индекс с максимальным значением вектора и присвоит эту категорию. Однако никогда не будет значений на 100% или 0%. То есть, категории, которые невозможно классифицировать, она иногда ошибочно классифицирует.