Python 带关键字的机器学习

所以我对机器学习还比较陌生，对关键词有一些疑问。现在，我正在尝试使用我以前收集的一些电影数据（数据由4个属性组成，一个是描述电影的Being关键字）建立一个机器学习模型。尽管如此，有些电影比其他电影有更多的关键词（例如：蜘蛛侠的关键词是超级英雄、蜘蛛、战斗等等）。每部电影有50到400个关键词，因此我想问你，我是否应该将每个关键词作为一个单独的属性，或者我应该将它们全部添加到关键词下，并用逗号分隔

为了更好地说明我的观点，这里有两个例子：

包括电影关键字作为特定属性

包括电影关键字作为一个属性

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非常感谢您的帮助

在这里，柠檬化的概念将出现在图片中，尝试用相同的名称替换类似的关键字，例如，超级英雄、战斗，可以替换为动作关键字，舞蹈、音乐等可以归入其他类别。尽量减少关键字，然后为每个关键字创建单独的列。我希望你明白我的意思

您可能并不真正想要您建议的任何一种方法。我假设您希望您的学习方法能够使用关键字对不同的电影进行比较/分类。让我们看看建议方法的问题：

• 在第一种方法中，您建议使用“有序”关键字（即关键字1、关键字2等），但如果例如超级英雄和战斗开关的顺序，我们得到了不同的特征向量，即使我们有相同的关键字（见下表）？这不是我们想要的，关键字的顺序不重要

             |   Keyword1     Keyword2
   ------------------------------------
   Movie A   |  Superhero     Fight
   Movie B   |  Fight         Superhero
  

• 接下来，在第二种方法中，您建议使用列表中的所有关键字。这样，只有具有完全相同关键字的电影才会被认为是相同的。同样，这对于比较电影来说并不理想。如果电影A和电影B共享49个关键词，但有一个不同的关键词，那么学习方法应该能够结合这些信息，说电影非常相似，而不是说它们一点都不相似

相反，您可能希望将关键字本身定义为特征/属性。这样就可以处理上述两个问题，因为顺序无关紧要，我们仍然可以从单个关键字中学习。然后，您的关键字数据集将类似于：

          |   Superhero     Fight     StackOverflow    ...
------------------------------------------------------------
Movie A   |      1            1            0           ...
Movie B   |      1            1            1           ...

指示哪些关键字出现在哪些电影中。这样，几乎任何学习方法都可以轻松地比较电影。注意，我在这里使用二进制值只是表示关键字的存在/不存在，但是根据学习方法的不同，也可以使用其他表示