vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(seg_data)

这段代码是使用 scikit-learn 中的 TfidfVectorizer 类来进行文本向量化。它将输入的文本数据集 `seg_data` 转换为一个稀疏矩阵 `X`，其中每一行表示一个文本样本，每个列表示一个单词（或 n-gram）在该文本中的 TF-IDF 值。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的用于衡量文本中词语重要性的方法。它计算某个单词在当前文档中出现的频率（Term Frequency）与在所有文档中出现的频率的倒数（Inverse Document Frequency）之积，从而得到该单词在当前文档中的重要性程度。这种方法可以有效地减少常见词汇对文本表示的影响，提高模型的准确性。