'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...
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...
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...
这允许向量器正确地断言文档中术语的频率，并适当地应用min_df、max_df和max_features参数。一旦向量器...
词频部分（tf）计算简单，某个词在单个文档里出现的次数除以文档总词数。比如一篇500词的文章里“苹果”出现10次，tf值就是10除以500等于0.02。这里注意重复出现的词不一定重要，像“的”“是”这种高频词需要特殊处理。逆向文件频率（idf）衡量词的稀缺性。用文档总数除以包含该词的文档数，再取对数。假设总共有...
发生在太多文档中(max_df) 发生在太少的文档中(min_df) 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。
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: optional, None by default 如果不为None,构建一个词汇表,仅考虑max_features--按语料词频排序,如果词汇表不为None,这个参数被忽略 vocabulary:Mapping or iterable, optional 也是一个映射(Map)(例如,字典),其中键是词条而值是在特征矩阵中索引,或词条中的迭代器。如果没有给出,词汇表被确定来自输...
tfidf = TfidfVectorizer( min_df = 5, max_df = 0.95, max_features = 8000, stop_words = 'english' ) tfidf.fit(data.contents) text = tfidf.transform(data.contents) 利用肘部原则确定最佳聚类个数 def find_optimal_clusters(data, max_k): iters = range(2, max_k+1, 2) sse = [] fo...
max_features ordered by term frequency across the corpus. This parameter is ignored if vocabulary is not None. vocabulary : Mapping or iterable, optional Either a Mapping (e.g., a dict) where keys are terms and values are indices in the feature matrix, or an iterable over terms. If not...