TfidfVectorizer是什么

TF-learn库中的一个工具，全称为Term Frequency-Inverse Document Frequency向量化器。它是用于文本处理和分析的一种技术，主要用于将文本数据转换为数值特征，以便于机器学习模型的训练。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常见的信息检索和文本挖掘技术，它的核心思想是衡量一个词对于文档的重要性。

1. Term Frequency（TF）：计算一个词在文档中出现的次数，反映这个词在文档中的频率。
2. Inverse Document Frequency（IDF）：衡量一个词的普遍性，一个词如果在很多文档中都出现，那么它的IDF值会低，表示其独特性较低；反之，如果在一个文档中很少见，则IDF值高，表示其重要性。

TfidfVectorizer会将每个文档中的单词转换为TF-IDF值构成的向量，这样即使两个文档包含相同的单词，但由于它们在不同文档中的重要性不同，生成的向量也会有所不同。这使得文本相似度计算和主题建模等任务更为准确。