sklearn--CountVectorizer中的min_df和max_df

TF-IDF是一种在信息检索和文本挖掘中常用的统计方法,用于评估一个词对于文档集或语料库中的一个文档的重要程度。max_df参数用于设定忽略频繁出现的术语,比如设置为0.50则会忽略出现在一半以上文档中的词。min_df参数则用来排除不常见的词,如设为0.01则忽略少于1%文档中的词。这两个参数有助于过滤掉常见词汇和噪声,提高文本分析的准确性。

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max_df用于删除过于频繁出现的术语,也称为“语料库特定的停用词”.例如:

max_df = 0.50表示“忽略出现在50%以上文档中的术语”.
max_df = 25表示“忽略超过25个文档中出现的术语”.

默认的max_df是1.0,这意味着“忽略出现在100%以上文档中的术语”.因此,默认设置不会忽略任何术语.

min_df用于删除不经常出现的术语.例如:

min_df = 0.01表示“忽略出现在少于1%的文档中的术语”.
min_df = 5表示“忽略少于5个文档中出现的术语”.

默认min_df为1,表示“忽略少于1个文档中出现的术语”.因此,默认设置不会忽略任何术语.

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