python中的机器学习外部数据集学习

嗨我想分类数据集使用naivebayesclassifier.For为此我想使用外部数据集，我已经从google.this数据集下载包含两个文件夹的正面评论和负面评论。每个文件夹包含1000个.txt文件。如何在Python代码中将该文件导入为一个训练数据集。我是机器学习的新手，所以我对此没有多少想法。请帮助我。python中的机器学习外部数据集学习

来源

2016-12-06 Sharmili Nag

您可以使用os.listdir，从（https://docs.python.org/2/library/os.html），例如：

import os 
fileList = os.listdir('train_directory') 
for file in fileList: 
    # add content of file to dataset.

来源

2016-12-06 08:38:21

os.listdir代码为works.thanks想guiding.I读取每一个文本文件，并提取所有积极的话并标记词作为正在结束。下面的代码，但它显示错误，说明0_9.txt这个文件名不存在，但它在文件夹posfilenames = os.listdir（“C：/ Users/Sharmili/Desktop/movie_reviews/pos”）打印（posfilenames）文件名在posfilenames： f =打开（文件名，'r'） reviews = f.read（） pos_reviews = reviews.split（） pos_reviews.append（（create_word_feature（words），“positive”）） print（len（pos_reviews）） –

您能否请我帮助我 –

您需要使用f = open（dir +“/”+ filename） –

python中的机器学习外部数据集学习

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