54 lines
1.6 KiB
TOML
54 lines
1.6 KiB
TOML
# Конфигурация по умолчанию для экспериментов.
|
||
# Все пути указаны относительно каталога lab1.
|
||
|
||
[data]
|
||
path = "data/dialogues.csv"
|
||
cache = "data/processed/tokenized.pkl"
|
||
|
||
[cv]
|
||
folds = 5
|
||
repeats = 5
|
||
seed = 42
|
||
|
||
[experiment]
|
||
# Основной набор: ручные признаки + символьные и частеречные n-граммы + LSA.
|
||
preset = "stylometry_pos_lsa"
|
||
model = "logreg"
|
||
|
||
[model_params]
|
||
# Параметры конкретного классификатора. Раскомментируйте нужные.
|
||
# Для logreg:
|
||
# C = 1.0
|
||
# class_weight = "balanced"
|
||
# Для linear_svc:
|
||
# C = 1.0
|
||
# Для random_forest / extra_trees:
|
||
# n_estimators = 400
|
||
# max_depth = 30
|
||
# min_samples_leaf = 1
|
||
# Для multinomial_nb:
|
||
# alpha = 1.0
|
||
# fit_prior = true
|
||
# Для knn:
|
||
# n_neighbors = 5
|
||
# weights = "distance"
|
||
|
||
[features]
|
||
# Эти параметры описаны в stylometry/pipelines.py и могут переопределяться
|
||
# программно. В командной строке удобнее выбирать готовый preset.
|
||
# Параметры, которые зависят от preset (например, lsa_variants и
|
||
# stylo_normalize), здесь не задаются, чтобы не переопределять preset.
|
||
char_ngram_range = [2, 5]
|
||
pos_ngram_range = [1, 3]
|
||
lsa_components = 100
|
||
min_df = 3
|
||
stylo_scaler = "standard"
|
||
|
||
[features.block_weights]
|
||
# Веса блоков в FeatureUnion. Пусто — равные веса.
|
||
# stylo = 1.0
|
||
# char = 0.5
|
||
# pos = 0.5
|
||
# lsa_word = 0.5
|
||
# lsa_pos = 0.5
|