count_vec = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), min_df=3) tfidf_vec = TfidfVectorizer(ngram_range=(1, 2), min_df=3) 是什么意思
时间: 2024-06-03 10:06:51 浏览: 12
这两行代码分别创建了两个不同的文本特征提取器,用于将文本数据转换为向量形式。
CountVectorizer将文本中的词语转换为词频矩阵,即每个文本中各个词语出现的次数。ngram_range参数指定了要考虑的n-gram的范围,例如(1,2)表示考虑单个词和相邻两个词组成的二元组。min_df参数指定了过滤掉出现次数低于该值的词语。
TfidfVectorizer在CountVectorizer的基础上增加了对词语重要性的衡量。它通过计算“词语在文本中出现的次数”与“该词语在整个语料库中出现的文档频率”的比值,得到一个TF-IDF权重。这个权重可以反映该词语对于文本的重要性。
相关问题
h_vec = np.arange(0, 101, 1)
这是一个使用 NumPy 库创建的一维数组,包含了从 0 到 100 的所有整数。每个整数的间隔为 1,即步长为 1。可以使用以下代码创建这个数组:
```python
import numpy as np
h_vec = np.arange(0, 101, 1)
```
其中,`np.arange(start, stop, step)` 是 NumPy 库中用于创建一维数组的函数,它可以生成一个从 `start` 到 `stop-1` 的、以 `step` 为步长的一维数组。在这个例子中,`start` 是 0,`stop` 是 101,`step` 是 1,因此生成的数组包含了从 0 到 100 的所有整数。
max_features = count_vec.shape[1]是是嘛意思
max_features = count_vec.shape[1]意思是将max_features设置为文本中不同单词的个数。在使用CountVectorizer进行文本特征提取时,可以通过设置max_features参数来限制文本特征的维度,即只提取出现频率高的前max_features个单词作为特征。这个参数的默认值为None,即不限制维度。而将max_features设置为count_vec.shape[1],则表示提取全部单词作为特征,不做限制。
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