问题描述
每当我进行推理时 (nmf_model.transform(matrix)) 文档的每个主题的权重值发生变化。
from sklearn.decomposition import NMF
nmf_model = NMF(
n_components = 7,init = 'nndsvda',solver = 'mu',beta_loss = 'Frobenius',max_iter = 500,tol = 0.000001,alpha = 0.1,l1_ratio = 0,shuffle = True
)
我正在使用 NMF 进行主题建模。
我保存了这个模型并进行了推理。 但是我试了两次，结果变了。
例如
version 1 :
topic_001 : weight 0.013663
topic_002 : weight 0.072554
topic_003 : weight 0.000056
....
但是版本 2 的权重值与版本 1 不同，即使我在进行推理时也没有进行任何更改。
下面是我的推理代码
data_mat = csc_matrix.transpose(gensim.matutils.corpus2csc(ref_corpus + corpus))[len(ref_corpus):]
nmf_model.transform(data_mat)
有谁知道为什么会这样？ 我想修复它，以便在我再次尝试时可以获得相同的值。
解决方法
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