同时,出现TFIDF的原因在于,通常来讲在一个样本中一个词出现的频率越高,其重要性应该相应越高,即考虑到词频对文本向量的影响,但是如果仅仅考虑这一个因素,则同样会带来一个新的弊端,即有的词不只是在某个样本中出现的频率高,其实它在整个数据集中出现的频率都很高,而这样的词往往也是没有意义的,因此,TFIDF的...
）这两项结合起来，对单词和文档 d ，定义 TF - IDF ( t , d )= TF ( t , d )* IDF (...
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english',ngram_range=(1,1)) 中ngram_range(min,max)是指将text分成min,min+1,min+2,...max 个不同的词组 比如'Python is useful'中ngram_range(1,3)之后可得到'Python' 'is' 'useful' 'Python is' 'is useful' 和'Python is useful'如果是ngram_range ...