Mnemonik описал нормальный вариант. Я могу еще предложить:
Битва (класс Fight), например, может быть также отдельной сущностью — содержать свою информацию о событии. У битвы есть 2 стороны (это могут быть даже и коллекции) — интерфейсы, которые могут наносить урон, получать урон, использовать оружие или не использовать — это уже конкретная реализация интерфейса в виде классов Player или Monster. По SOLID ни один из этих классов не должен знать о существовании другого, поэтому кто кого и как пинает может решаться в классе битвы Fight. Но битва тоже напрямую ничего не знает о конкретных реализациях, она только знает, что интерфейс стороны А может нанести N урона, а интерфейс стороны B получить N урона (а может и не N, потому что вмешались какие-то третьи магические силы).
А можно придумать еще кучу вариантов. Считать недостатком инструмента, что он предоставляет множество вариантов сделать кривую реализация, я думаю, неправильно. Также полагаю, что нельзя считать недостатком инструмента непонимание или нежелание его понимать. Как и на машине можно разогнаться и въехать в столб — машина ведь не виновата.
Для формирования векторов слов (то, что вы называете словарем) в sklearn есть класс CountVectorizer.
И дополнительно советую попробовать использовать TF-IDF. Соответствующий класс тоже есть в этой библиотеке. Предполагаю, что качество модели серьезно возрастет.
Для классификации таких данных в наших задачах (подобных) очень хорошо подошел SGDClassifier.
Можно попробовать еще ансамбль из SGD и SVC
Советую прочитать эту книгу «Python и машинное обучение» Себастьян Рашка — в ней подробно на примерах разбираются практические задачи и детально поясняется, что, зачем, как и почему.
Битва (класс Fight), например, может быть также отдельной сущностью — содержать свою информацию о событии. У битвы есть 2 стороны (это могут быть даже и коллекции) — интерфейсы, которые могут наносить урон, получать урон, использовать оружие или не использовать — это уже конкретная реализация интерфейса в виде классов Player или Monster. По SOLID ни один из этих классов не должен знать о существовании другого, поэтому кто кого и как пинает может решаться в классе битвы Fight. Но битва тоже напрямую ничего не знает о конкретных реализациях, она только знает, что интерфейс стороны А может нанести N урона, а интерфейс стороны B получить N урона (а может и не N, потому что вмешались какие-то третьи магические силы).
А можно придумать еще кучу вариантов. Считать недостатком инструмента, что он предоставляет множество вариантов сделать кривую реализация, я думаю, неправильно. Также полагаю, что нельзя считать недостатком инструмента непонимание или нежелание его понимать. Как и на машине можно разогнаться и въехать в столб — машина ведь не виновата.
И дополнительно советую попробовать использовать TF-IDF. Соответствующий класс тоже есть в этой библиотеке. Предполагаю, что качество модели серьезно возрастет.
Для классификации таких данных в наших задачах (подобных) очень хорошо подошел SGDClassifier.
Можно попробовать еще ансамбль из SGD и SVC
И уж совсем для полноты картины пробуйте подбирать параметры классификаторов методом поиска по сетке параметров.
Советую прочитать эту книгу «Python и машинное обучение» Себастьян Рашка — в ней подробно на примерах разбираются практические задачи и детально поясняется, что, зачем, как и почему.