spark tfidf 提升准确率

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常见的文本特征提取方法，它可以通过计算词项的权重来表示文本的特征。在Spark中，可以使用`HashingTF`和`IDF`两个类来实现TF-IDF的计算。

具体步骤如下：

1. 加载数据并进行预处理，例如分词、去除停用词等。

2. 使用`HashingTF`将文本转换为一个稀疏向量，其中每个词项的权重由该词项在文本中出现的次数决定。

3. 使用`IDF`对每个词项的权重进行加权，以反映该词项在整个语料库中的重要性。

4. 可以使用`ChiSqSelector`等特征选择方法来选择最具有区分性的词项。

5. 最后，可以使用SVM、Logistic回归等分类器来训练模型，并使用测试数据评估模型的准确率。

使用TF-IDF可以提高准确率，因为它可以更好地捕捉文本中的关键信息，从而提高模型的区分度。同时，使用特征选择方法可以进一步提高模型的准确率，因为它可以帮助排除无关的特征，从而减少噪声的影响。