vectorizer = CountVectorizer() # 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 transformer = TfidfTransformer() # 该类会统计每个词语的tf-idf权值 tfidf = transformer.fit_transform( vectorizer.fit_transform(corpus)) # 第一个fit_transform是计算tf-idf,第二个fit...
vectorizer=CountVectorizer() transformer = TfidfTransformer() tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))print(tfidf) 输出的各个文本各个词的 TF-IDF 值如下: (0,8)0.438776742859(0,3)0.438776742859(0,6)0.358728738248(0,2)0.541976569726(0,1)0.438776742859(1,8)0.272301467523(1,3...
#vectorizer.fit_transform(corpus)将文本corpus输入,得到词频矩阵 #将这个矩阵作为输入,用transformer.fit_transform(词频矩阵)得到TF-IDF权重矩阵 TfidfTransformer + CountVectorizer = TfidfVectorizer 值得注意的是,CountVectorizer()和TfidfVectorizer()里面都有一个成员叫做vocabulary_(后面带一个下划线) 这个成员的意义...
fit_transform(corpus) print(vectorizer.get_feature_names()) # ['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third', 'this'] print(X.shape) # (4, 9) 参数项说明 CountVectorizer TfidfTransformer 从函数上来看,咱也可以发现有TfidfVectorizer=CountVectorizer + Tfidf...
vectorizer = TfidfVectorizer( min_df=1, norm='l2', smooth_idf=True, use_idf=True, ngram_range=(1, 1)) #用 TF-IDF 类去训练上面同一个 corpus b = vectorizer.fit_transform(corpus) 1. 2. 3. 4. 5. 需要注意的是b这个特征矩阵是以稀疏矩阵的形式存在的,使用 Compressed Row Storage 格式...
1. TfidfVectorizer 这个函数的输入是分词后的列表,输出是tfidf的矩阵。 其实这个函数是以下CountVectorizer和TfidfTransformer的组合: vectorizer = CountVectorizer(min_df=1e-5) # drop df < 1e-5,去低频词 X = vectorizer.fit_transform(corpus_set)... ...
# vectorizer.fit(corpus) # 先fit训练传入的文本数据 # X = vectorizer.transform(corpus) # 然后对文本数据进行标记并转换为稀疏计数矩阵 X = vectorizer.fit_transform(corpus) # 可以fit、transform一起使用替代上面的两行 print(vectorizer.get_feature_names()) # 获得模型直接分析数据找到的词汇量(上面单词...
corpus = [ '我喜欢吃苹果', '我喜欢吃香蕉', '我喜欢吃橙子', '我喜欢吃苹果和香蕉', '水果好吃', ] # 创建TfidfVectorizer对象 vectorizer = TfidfVectorizer() # 训练模型并将文本转化为tf-idf向量 tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus) # 打印单词列表 words = vectorizer.get_feature_na...
TfidfVectorizer,可以对文章集合进行矢量化,然后进行特征选择。 vectorizer = TfidfVectorizer() X_train = vectorizer.fit_transform(corpus) selector = SelectKBest(chi2, k = 5000 ) X_train_sel = selector.fit_transform(X_train, y_train) 现在,我想存储它并在其他程序中使用它。我不想在训练数据集...
vectorizer = TfidfVectorizer() 将文本数据集转换为TF-IDF特征向量: 代码语言:txt 复制 X = vectorizer.fit_transform(corpus) 初始化Kfold交叉验证对象: 代码语言:txt 复制 kfold = KFold(n_splits=K, shuffle=True) # K为子集的个数 进行Kfold交叉验证: 代码语言:txt 复制 for train_index, test_index...