帮我讲解一下scikit-learn中的TfidfVectorizer

当我们需要处理文本数据时，通常需要将文本转换为数值特征以便于机器学习算法进行学习。TfidfVectorizer 是 scikit-learn 中一个非常常用的文本特征提取工具，它将文本转换为基于词频的文档-词矩阵，以便于进行机器学习。

TfidfVectorizer 首先会对文本进行分词，并过滤掉一些停用词（如“the”、“a”、“an”等），然后根据每个词在文档中出现的频率和整个文集中出现的文档频率计算每个词的权重。其中，词频（Term Frequency，TF）表示一个词在当前文本中出现的次数，文档频率（Document Frequency，DF）表示一个词在整个文集中出现的文档数。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是词频与文档频率的乘积，它可以用来衡量一个词对于文本的重要程度。具体地，TfidfVectorizer 会根据每个词的 TF-IDF 来构建文档-词矩阵。这样，我们就可以将文本转换为数值特征进行机器学习了。

除了 TF-IDF 权重外，TfidfVectorizer 还支持一些其他的参数设置，例如对于词频过高或过低的词进行过滤、对于词进行 n-gram 处理等。