'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...
min_df和maxdf用来筛选文本特征,[min_df, max_df]区间越大,保留的特征越多,特征向量维数就越大,因为这些特征都是来自训练数据,如果保留的特征越多,很可能造成训练模型时将噪声也拟合进去,进而造成模型泛化能力弱。 [min_df, max_df] 如果太小,则可能造成under-fitting, 对训练数据的学习还不够充分,也会造成...
max_df:设置词频的阈值上限,高于此阈值的词会被忽略。这有助于去除一些出现频率过高的常见词。 min_df:设置词频的阈值下限,低于此阈值的词会被忽略。这有助于去除一些出现频率过低的罕见词。 max_features:设置要保留的词的最大数量,只保留词频最高的前N个词。这有助于降低特征向量的维度。 ngram_range:设置...
TF-IDF Vectorizer参数: 。 1.max_df:float in range [0.0, 1.0] or int, default=1.0:控制词汇表中分布最高的词,设置一个整数,词汇表中超过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大百分比数,超出这个百分比的词将被剔除。 。 2.min_df:float in range [0.0, 1.0] or ...
max_df: 最大比例 min_df: 最小比例 例子: max_df=0.8 min_df=0.2 如果某个词在84%的文章中都出现了(每个文章出现1次就算出现),0.84>max_df,所以这个词需要被去除; 如果某个词在14%的文章中都出现了(每个文章出现1次就算出现,0.14<min_df,所以这个词需要被去除; ...
–max_df参数指定词语在文档集合中的最高出现频率。可以是一个浮点数(表示在百分比中的最高频率)或一个整数(表示绝对频率)。默认值为``,表示不限制最大频率。 10.min_df:最小文档频率 –min_df参数指定词语在文档集合中的最低出现频率。可以是一个浮点数或一个整数,默认值为1,表示至少在一个文档中出现过。
min_df:忽略掉词频严格低于定阈值的词 ngram_range:将 text 分成 n1,n1+1,……,n2个不同的词组。比如比如'Python is useful'中ngram_range(1,3)之后可得到 'Python' , 'is' , 'useful' , 'Python is' , 'is useful' , 'Python is useful'。如果是ngram_range (1,1) 则只能得到单个单词'Pytho...
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...
TfidfVectorizer 有几个关键参数可以调整,包括 min_df、max_df 和ngram_range 等,但并没有直接提供“最小术语长度”的参数。 min_df:过滤掉在少于 min_df 个文档中出现的词条。 max_df:过滤掉在多于 max_df 个文档中出现的词条。 ngram_range:指定分词的范围,例如 (1, 2) 表示同时考虑单个词和两...
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1, # 在构建词汇表时,忽略那些文档频率严格低于给定阈值的术语 norm='l2', # 每个输出行都有单位范数,可以是:* ' l2 ':向量元素的平方和为1。当应用l2范数时,两个向量之间的余弦相似度是它们的点积 smooth_idf=True, # 通过在文档频率上增加1来平滑idf权重,就好像在...