X = vectorizer.fit_transform(X)
时间: 2023-11-01 17:50:18 浏览: 47
这段代码中,`vectorizer`是一个文本特征提取器(例如`CountVectorizer`或`TfidfVectorizer`),`X`是一个包含文本数据的列表或数组。
`fit_transform()`是文本特征提取器的方法之一,它用于拟合并转换文本数据。在这里,`fit_transform(X)`将文本数据`X`作为输入,并返回一个稀疏矩阵或数组,其中每一行代表一个文本样本,每一列代表一个特征。
具体而言,`fit_transform()`方法执行以下两个步骤:
1. `vectorizer.fit(X)`:此步骤用于拟合特征提取器,即从文本数据中学习词汇表(或特征集)和其他参数。这一步通常用于统计每个词汇(或特征)的频率、计算逆文档频率(idf)等。
2. `X = vectorizer.transform(X)`:此步骤将文本数据转换为特征矩阵。每个样本的文本将被转换为一个向量,其中每个元素表示对应特征的值。这可以是词频、TF-IDF值等。
最后,将转换后的特征矩阵赋值给变量`X`。
这样,你就可以将文本数据转换为可供机器学习模型使用的数值特征表示。
如果你想了解更多关于文本特征提取的信息,可以参考Scikit-learn官方文档:
- CountVectorizer: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html
- TfidfVectorizer: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html