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。

tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.80, min_df=2)具体解析

`TfidfVectorizer`是scikit-learn中的一个文本特征提取类，将文本转换为基于单词频率-逆文档频率 (TF-IDF) 值的向量。`TfidfVectorizer`类的一些重要参数包括：

- `max_df`：过滤掉文档频率大于该值的单词，取值范围为[0.0, 1.0]，默认为1.0，表示不过滤。

- `min_df`：过滤掉文档频率小于该值的单词，取值范围为[0, 1.0]，默认为1，表示不过滤。

- `stop_words`：过滤掉给定的停用词列表，可以是预定义的英文或其他语言的停用词列表，也可以是用户自定义的停用词列表。

- `ngram_range`：指定单词组合的范围，如ngram_range=(1, 2)表示提取单个单词和二元组合。

- `max_features`：限制提取的特征数量，仅提取出现频率最高的前`max_features`个单词。

在`TfidfVectorizer`类中，`max_df`和`min_df`参数用于过滤文档频率过高或过低的单词，`max_df=0.80`表示过滤出现在80%以上文档中的单词，`min_df=2`表示过滤在不超过2个文档中出现过的单词。这样做可以过滤掉一些常见的无意义单词，以及只出现在极少数文档中的单词，提高特征的质量和数量。