TF-IDF 特征向量

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 是一种常用的文本特征提取方法，在信息检索、文本挖掘和自然语言处理中广泛应用。它用于衡量一个词（或术语）在文档中的重要性，特别是在多个文档集合中的相对重要性。

TF (Term Frequency) 表示一个词在文档中的出现频率，即该词的次数除以文档总词数。这可以反映这个词在文档中的直接相关度。

IDF (Inverse Document Frequency) 则是通过计算文档总数除以包含某个词的文档数的对数，来减少常见词（在所有文档中频繁出现的词）的重要性。IDF值越大，表示这个词越具有区分性，因为罕见的词在更多的文档中都不常见。

结合起来，TF-IDF 就是将每个词的 TF 值乘以其对应的 IDF 值，这样就得到了一个词语在文档中的加权得分，反映了其在整个文档集中的独特性和重要性。生成的 TF-IDF 向量可以用作机器学习算法中的输入特征，帮助模型理解文本内容并进行分类、聚类等任务。

相关问题

TF-IDF特征向量

TF-IDF特征向量是利用TF-IDF模型来表示文本的一种方式。它将文本中的每个词转换成一个向量，向量的每个维度对应一个词，该维度的值为该词的TF-IDF值。

具体来说，TF-IDF特征向量由文本中所有词的TF-IDF值组成。假设文本中有N个不重复的词，则特征向量的维度为N。对于每个词，计算其在文本中的TF-IDF值，然后将该值作为特征向量的对应维度的值。如果文本中不包含某个词，则该词对应的特征向量维度的值为0。

TF-IDF特征向量可以用于训练机器学习模型或进行文本相似度计算等任务。通过将文本转换成TF-IDF特征向量，可以将文本表示为数值形式，便于进一步处理和分析。

# 构建TF-IDF特征向量 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data['word_list'])

这段代码使用TF-IDF算法将文本数据转换为特征向量。具体来说，它使用TfidfVectorizer类将文本数据data['word_list']转换为TF-IDF特征向量矩阵X。

TF-IDF是一种用于信息检索和文本挖掘的常用技术，它可以衡量一个词在文本中的重要性。TF-IDF分为两部分：TF（Term Frequency）和IDF（Inverse Document Frequency）。TF表示一个词在文本中出现的频率，IDF表示这个词在整个文本集合中的重要性。TF-IDF将两者相乘得到一个词的TF-IDF值，该值越大，表示该词对文本特征的贡献越大。

在这段代码中，TfidfVectorizer类会先将文本数据分词，并统计每个词在每个文本中的出现次数（即TF），然后计算每个词的IDF值，最后将TF和IDF相乘得到每个词的TF-IDF值。最终，这些TF-IDF值被组合成文本的特征向量矩阵X。