TfidfVectorizer是什么
时间: 2024-06-24 12:01:48 浏览: 68
基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类-附件资源
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。
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