CountVectorizer属于什么模型

CountVectorizer是一种文本特征提取方法，属于机器学习中的特征提取模型。它将文本数据转换为向量表示，用于机器学习算法的输入。CountVectorizer通过计算文本中每个单词的出现次数来构建向量表示。它将文本数据转换为一个稀疏矩阵，其中每一行表示一个文本样本，每一列表示一个单词，矩阵中的元素表示该单词在对应文本样本中出现的次数。

CountVectorizer模型的主要作用是将文本数据转换为机器学习算法可以处理的数值型特征。它常用于文本分类、情感分析、信息检索等任务中。通过将文本转换为向量表示，CountVectorizer模型可以捕捉到文本中的词频信息，从而帮助机器学习算法理解和处理文本数据。