tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=features_df["top_features"].tolist()) vocabulary = list(set(vocabulary)) train_vectors = vectorizer.fit_transform(data["word"]) labels = data.id_style报错为NameError: name 'vocabulary' is not defined

这个错误是因为你在使用变量 `vocabulary` 时没有定义。在你的代码中，你定义了 `vectorizer`，但没有定义 `vocabulary`。你需要先定义 `vocabulary`，然后才能在 `vectorizer` 中使用它。你可以使用以下代码定义 `vocabulary`：

vocabulary = features_df["top_features"].tolist()

然后，你可以在 `vectorizer` 中使用 `vocabulary`：

vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=vocabulary)

这应该可以解决你的问题。

相关问题

tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2))

这行代码是在使用scikit-learn库中的TfidfVectorizer函数来进行文本特征提取。其中，norm参数指定了使用L2范数进行归一化处理，ngram_range参数指定了提取的特征是单个词语还是词语组合（n-gram），这里指定了提取1-2个词语的组合作为特征。具体来说，该函数会将文本转化成一个向量，每个元素代表一个特定的词语或词语组合在文本中出现的次数，并使用tf-idf算法对这些向量进行加权，以便更好地表示文本的语义信息。

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

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。