2.1.3方法 get_feature_names_out(input_features=None) 根据input_features给特征命名,如果为null则特征按照x0,x1,...规则命名 set_params(**params) 设置评估器的参数 idf_:当use_idf=True时,查看n个词的idf值 fit(X,y=None) 功能:学习 idf 向量(全局术语权重) 输入:X词频矩阵(n个样本n个特征的稀疏...
5、Sklearn实现TF-IDF算法 fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfTransformerx_train=['TF-IDF 主要 思想 是','算法 一个 重要 特点 可以 脱离 语料库 背景','如果 一个 网页 被 很多 其他 网页 链接 说明 网页 重要']x_test=['原始 文本 进...
x_test=['原始 文本 进行 标记','主要 思想'] # max_features为维度词信息 #该类会将文本中的词语转换为词频矩阵,矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频 vectorizer = CountVectorizer(max_features=10) #该类会统计每个词语的tf-idf权值 tf_idf_transformer = TfidfTransformer() #将文本转为词频矩...
得到分词后的文档序列后,即可使用HashingTF的transform()方法把句子哈希成特征向量,这里设置哈希表的桶数为2000。 HashingTF hashingTF=newHashingTF().setInputCol("words").setOutputCol("rawFeatures").setNumFeatures(2000);Dataset<Row>featurizedData=hashingTF.transform(wordsData);featurizedData.show(false); ...
we conduct six different experiments to detect SMS spam from the dataset of 5574 messages using machine learning classifiers such as Multinomial Nave Bayes (MNB) and Support Vector Machine (SVM), considering variations of extit{Term Frequency-- Inverse Document Frequency (TF--IDF)} features for ...
Vector features = r.getAs(0); Double label = r.getDouble(1); System.out.println(features); System.out.println(label); } Python: from pyspark.ml.featureimport HashingTF, IDF, Tokenizer sentenceData = spark.createDataFrame([ (0,"Hi I heard about Spark"), ...
print(len(features)) 运行结果: 4、NLTK实现TF-IDF算法 from nltk.text import TextCollection from nltk.tokenize import word_tokenize #首先,构建语料库corpus sents=['this is sentence one','this is sentence two','this is sentence three']
feature_extraction.textimportTfidfVectorizer# Instantiate TfidfVectorizertv=TfidfVectorizer(max_features...
validf=newIDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features") validfModel=idf.fit(featurizedData) valrescaledData=idfModel.transform(featurizedData) // 提取该数据中稀疏向量的数据,稀疏向量:SparseVector(size,indices,values) // rescaledData.select("features").rdd.map(row => row.getAs[lin...
- `max_features`: 限制特征的最大数量。- `ngram_range`: 使用的最大n-gram长度。例如，`(1, 1)`表示仅使用单个词，而`(1, 2)`表示使用单个词和二元词组。使用TfidfVectorizer进行文本分类 在机器学习任务中，可以将TF-IDF向量作为模型的输入特征。以下是一个简单的示例，展示如何使用TF-IDF向量和逻辑...