sklearn实现tf-idf算法

sklearn中的TfidfVectorizer类可以用于实现基于TF-IDF的文本特征提取。TF-IDF指词频-逆向文档频率，它是一种常用的文本特征表示方法。TF-IDF的主要思想是根据词语在文本中出现的频率以及在整个语料库中的频率来计算词语的权重，从而衡量词语的重要性。在实现过程中，可以使用TfidfVectorizer类提供的方法来获取TF-IDF值。这个类的参数非常丰富，可以根据实际需求来进行配置，例如选择词语的范围、停用词的过滤等等。通过调用fit_transform()方法可以将文本转换为TF-IDF矩阵。需要注意的是，通过toarray()方法可以将得到的稀疏矩阵展开成稠密矩阵，方便查看结果。