class sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(*, input='content', encoding='utf-8', decode_error='strict', strip_accents=None, lowercase=True, preprocessor=None, tokenizer=None, stop_words=None, token_pattern='(?u)\\b\\w\\w+\\b', ngram_range=(1, 1), analyzer='word', max...
sklearn.countvectorizer的一些常用参数和方法如下: 参数: lowercase:是否将文本转换为小写,默认为True。 stop_words:停用词列表,用于过滤常见的无意义单词。 ngram_range:n-gram的取值范围,用于提取多个连续单词的特征。 max_features:最大特征数,仅保留出现频率最高的前n个特征。
class sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(input=’content’, encoding=’utf-8’, decode_error=’strict’, strip_accents=None, lowercase=True, preprocessor=None, tokenizer=None, stop_words=None, token_pattern=’(?u)\b\w\w+\b’, ngram_range=(1, 1), analyzer=’word’, max_df...
1 CountVectorizer(ngram_range=(2, 2)) 进行字符串的前后组合,构造出新的词袋标签 参数说明:ngram_range=(2, 2) 表示选用2个词进行前后的组合,构成新的标签值 Ngram模型表示的是,对于词频而言,只考虑一个词,这里我们在CountVectorizer统计词频时,传入ngram_range=(2, 2)来构造新的词向量的组合 好比一句话...
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english', lowercase=True, ngram_range=(1,2)) X_train = vectorizer.fit_transform(X_train) X_test = vectorizer.transform(X_test) ``` 3.训练模型 使用朴素贝叶斯分类器训练模型。 ```python from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB clf = MultinomialNB...
总结:CountVectorizer提取tf都做了这些:去音调,转小写 ,去停用词,在word(而不是character,也可自己选择参数)基础上提取所有ngramrange范围内的特征,同时删除满足“maxdf,min_df,max_features”特征的tf。当然也可选择tf为binary。 参考文章: sklearn:CountVectorizer介绍; ...
CountVectorizer:这是sklearn中的一个工具,用于将文本文档集合转换为令牌(token)计数的稀疏矩阵。它通常用于文本分类、聚类等任务。 优势 灵活性:通过自定义词汇表和 n-gram 范围,可以精确控制哪些特征被提取。 特征丰富性:n-gram 可以捕捉到词组级别的信息,有助于模型理解上下文。
CountVectorizer会将文本中的词语转化为词频矩阵,他通过fit_transform函数计算每个词语出现癔次数。 一般要设置的参数为 ngram_range max_df min_df max_features 等 CountVectorizer 是通过fit_transform函数将文本中的词语转化为词频矩阵,矩阵元素a[i][j]表示j个词语在第i个文本下的词频,即各个词语出现的次数。get...
ngram_range : tuple (min_n, max_n) The lower and upper boundary of the range of n-values for different n-grams to be extracted. All values of n such that min_n <= n <= max_n will be used. stop_words : string {'english'}, list, or None (default) ...
2)使用标记集/列表拟合CountVectorizer。您可以使用ngram_range=（1，4）来示例化CountVectorizer。下面的...