vect=CountVectorizer(max_df=0.8,min_df=3,token_pattern=u"(?u)\\b[^\\d\\\W]\\W+\\b",stop_words=ch_stopwords)这个程序什么意思

这段代码是使用Python中的sklearn库中的CountVectorizer类来创建一个向量化器对象vect。该向量化器用于将文本数据转换为数值特征向量表示，以便进行机器学习或文本分析任务。

具体参数的含义如下：
- max_df：表示词频的上限阈值，即忽略高于该阈值的词语。在这里，设定为0.8表示忽略出现频率超过80%的词语。
- min_df：表示词频的下限阈值，即忽略低于该阈值的词语。在这里，设定为3表示忽略出现次数少于3次的词语。
- token_pattern：表示用于匹配词语的正则表达式模式。在这里，使用的是"(?u)\\b[^\\d\\\W]\\W+\\b"，它会匹配至少两个字符组成的词语，并且不包含数字和特殊字符。
- stop_words：表示停用词列表，即需要忽略的常见词语。在这里，使用的是一个名为ch_stopwords的停用词列表。

通过调用CountVectorizer类的fit_transform方法，可以将输入的文本数据转换为稀疏矩阵表示的特征向量。

相关问题

指出代码的错误：from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vect = CountVectorizer() vect_train=vect.fit_transform(x_train) from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf=TfidfVectorizer() tfidf_train=tfidf.fit_transform(vect_train)

看起来你把CountVectorizer和TfidfVectorizer混淆了，应该把tfidf_train=tfidf.fit_transform(x_train)而不是tfidf_train=tfidf.fit_transform(vect_train)。

改写编码words=[] df = pd.read_excel("EcustNew.xls").astype(str) df.head() df.dropna() # 通过for循环遍历来进行所有标题的分词 for i, row in df.iterrows(): words.append(' '.join(jieba.cut(row['标题']))) # 将标题转换为数值型向量,建立词频矩阵 vect = CountVectorizer() X = vect.fit_transform(wor

ds)

words=[]
df = pd.read_excel("EcustNew.xls").astype(str)
df = df.dropna() # 去除缺失值

# 通过for循环遍历来进行所有标题的分词
for i, row in df.iterrows():
words.append(' '.join(jieba.cut(row['标题'])))

# 将标题转换为数值型向量,建立词频矩阵
vect = CountVectorizer()
X = vect.fit_transform(words)