TfidfVectorizer算法的测试模型

TfidfVectorizer算法是一种文本特征提取方法，它可以将文本转换为数值特征向量。在使用TfidfVectorizer算法时，我们通常会将数据集分为训练集和测试集，然后使用训练集中的词列表进行每篇文章的重要性统计，最后使用朴素贝叶斯算法进行预测。在预测时，我们可以使用模型的score方法来评估模型的准确率，也可以使用predict_log_proba方法来预测某篇文章属于某个类别的概率。