# 需要导入模块: from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer [as 别名]# 或者: from sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer importmax_features[as 别名]defto_vector(self, title_list):vectorizer = TfidfVectorizer(analyzer=analyzer, max_df=self.MAX_DF) vectorizer...
2.min_df:float in range [0.0, 1.0] or int, default=1:控制词汇表中分布最低的词,设置一个整数,词汇表中低于这个阈值的词将被剔除;设置一个小于1的浮点数,表示词汇表中的词的最小百分比数,低于这个百分比的词将被剔除。 。 3.max_features:int,default=None:设置TF-IDF向量的最大维数,超过这个维数将...
'min_df':1,# 词汇表中忽略文档频率低于该值的词;取值在[0,1]之间的小数时表示文档频率的阈值,取值为整数时(>1)表示文档频数的阈值;如果设置了vocabulary,则忽略此参数。'max_features':None,# int或 None(默认值).设置int值时建立一个词汇表,仅用词频排序的前max_features个词创建语料库;如果设置了vocabul...
max_features,词袋特征个数的最大值。 stop_words,判断word结束的方式。 max_df,df最大值。 min_df,df最小值 。 binary,默认为False,当与TF-IDF结合使用时需要设置为True。 本例中处理的数据集均为英文,所以针对解码失败直接忽略,使用ignore方式,stop_words的方式使用english,strip_accents方式为ascii方式。 TF...
被特征选择(max_features)切断。 这仅在没有给出词汇表的情况下可用。 注意: stop_words_ 属性在酸洗时会变大并增加模型大小。此属性仅用于自省,可以使用 delattr 安全删除或在酸洗前设置为 None。 例子: >>> from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer >>> corpus = [ ... 'This is...
max_features,词袋特征个数的最大值。 stop_words,判断word结束的方式。 max_df,df最大值。 min_df,df最小值 。 binary,默认为False,当与TF-IDF结合使用时需要设置为True。本例中处理的数据集均为英文,所以针对解码失败直接忽略,使用ignore方式,stop_words的方式使用english,strip_accents方式为ascii方式。 TF-...
max_features:限制特征向量的维度,选择重要性最高的前N个词,默认为None,表示不限制维度。 stop_words:指定停用词表,用于过滤常见无意义的词汇。 ngram_range:指定要考虑的词组长度范围,例如(1, 2)表示同时考虑单个词和两个词的组合。 norm:指定特征向量的归一化方式,默认为'l2',表示将特征向量的每个元素除以其...
(max_features=10)#该类会统计每个词语的tf-idf权值tf_idf_transformer=TfidfTransformer()#将文本转为词频矩阵并计算tf-idftf_idf=tf_idf_transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(x_train))#将tf-idf矩阵抽取出来,元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重x_train_weight=tf_idf.toarray()...
tfidf_vec= TfidfVectorizer(stop_words=stop_words)#TfidfVectorizer(analyzer='word', binary=False, decode_error='strict',#dtype=<class 'numpy.float64'>, encoding='utf-8',#input='content', lowercase=True, max_df=1.0, max_features=None,#min_df=1, ngram_range=(1, 1), norm='l2', ...
–max_features参数指定生成的特征向量中包含的最大特征数。可以是一个整数或None。默认值为None,表示不限制最大特征数。 12.vocabulary:词典 –vocabulary参数可以用于指定自定义的词典,用于构建特征向量。如果没有指定该参数,则根据训练数据自动构建词典。 13.binary:二值化 –binary参数用于指定是否对特征向量进行二...