Пакет NLTK предоставляет методshow_most_informative_features() чтобы найти наиболее важные функции для обоих классов, с выводом, как:

   contains(outstanding) = True              pos : neg    =     11.1 : 1.0
        contains(seagal) = True              neg : pos    =      7.7 : 1.0
   contains(wonderfully) = True              pos : neg    =      6.8 : 1.0
         contains(damon) = True              pos : neg    =      5.9 : 1.0
        contains(wasted) = True              neg : pos    =      5.8 : 1.0

Как ответили на этот вопросКак получить наиболее информативные функции для классификаторов scikit-learn? , это также может работать в scikit-Learn. Однако для двоичного классификатора ответ на этот вопрос выводит только саму лучшую функцию.

Итак, мой вопрос, как я могу определить связанный класс объекта, как в примере выше (выдающийся наиболее информативен в классе pos, а Сигал наиболее информативен в отрицательном классе)?

РЕДАКТИРОВАТЬ: на самом деле я хочу, чтобы список наиболее информативных слов для каждого класса. Как я могу это сделать? Спасибо!