vectorizer = TfidfVectorizer() train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_docs)
时间: 2024-06-04 16:08:07 浏览: 24
这段代码使用了sklearn库中的TfidfVectorizer类,它用于将文本转换为TF-IDF向量表示。TF-IDF是Term Frequency-Inverse Document Frequency的缩写,它是一种常用的文本特征提取方法。在此过程中,原始文本被转换为一个向量,其中每个维度表示一个单词在文本中出现的频率,同时也考虑了该单词在所有文本中出现的频率。
在这段代码中,首先创建一个TfidfVectorizer的实例对象vectorizer,然后调用它的fit_transform()方法,将训练文档集train_docs作为参数传入,得到一个稀疏矩阵train_vectors,该矩阵中每一行表示一个文档的TF-IDF向量。此处的稀疏矩阵指的是大部分元素为0的矩阵,由于大部分单词在每个文档中都不会出现,所以矩阵中大部分元素都为0。该稀疏矩阵可以进一步用于机器学习模型的训练。
相关问题
import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # df1是经过预处理后的数据集,包含content_clean和category两列 X = df1['content_clean'] y = df1['category'] # 将数据集划分为训练集和测试集 train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.2,) # 向量化文本 vectorizer = TfidfVectorizer() train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_X) test_vectors = vectorizer.transform(test_X) # X_dense = X.toarray() classifier=GaussianNB().fit(train_vectors, train_labels)
在上述代码中,有一行代码 `classifier=GaussianNB().fit(train_vectors, train_labels)` 中的 `train_labels` 变量未被定义。应该将其改为 `train_y`,即 `classifier=GaussianNB().fit(train_vectors, train_y)`。
此外,代码中导入了两次 `TfidfVectorizer`,只需要导入一次即可:
```
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
# df1是经过预处理后的数据集,包含content_clean和category两列
X = df1['content_clean']
y = df1['category']
# 将数据集划分为训练集和测试集
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.2,)
# 向量化文本
vectorizer = TfidfVectorizer()
train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_X)
test_vectors = vectorizer.transform(test_X)
# 训练分类器
classifier = GaussianNB().fit(train_vectors, train_y)
```
这样修改后,代码应该可以正确运行了。
vectorizer = sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer(lowercase=False) train_vectors = vectorizer.fit_transform(newsgroups_train.data) test_vectors = vectorizer.transform(newsgroups_test.data)
这段代码是用来做什么的?
这段代码的作用是使用sklearn库中的TfidfVectorizer对文本进行特征提取,将训练集和测试集的文本分别转化成向量形式。在这个过程中,lowercase参数被设置为False,表示不将文本中的字母转换为小写。最终,训练集和测试集的文本向量分别被保存在train_vectors和test_vectors中。这些向量可以用作机器学习模型的输入数据。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)