Sklearn 机器学习 特征提取 元素的个数

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🚀 Sklearn 机器学习中的特征提取：统计元素个数（Count）详解

在机器学习特征工程中，“元素个数（Count）” 是一类常用且强大的特征形式，尤其适用于文本分类、自然语言处理（NLP）、计数型数值分析等场景。本文将结合 Scikit-learn，详细讲解如何高效地提取计数字段，并介绍实际应用案例和注意事项。

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📌 一、什么是“元素的个数”特征？

在特征工程中，元素的个数（Count）特征指的是统计某个对象中元素出现次数的方式。例如：

• 一段文本中每个词出现了几次
• 某列中某个类别出现的频率
• 一张图片中某种颜色像素的数量（图像特征）

这种特征本质上是将非结构化或离散型数据转换为结构化特征，使得机器学习模型能够理解并利用。

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🧠 二、典型应用场景

场景	描述
文本分类	使用词频作为特征输入模型
情感分析	统计正面词/负面词数量
推荐系统	用户点击商品的次数统计
异常检测	统计异常事件的次数
图像处理	颜色、纹理出现次数的分布

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🛠️ 三、使用 Sklearn 提取元素个数特征

Scikit-learn 提供了多个工具来处理计数型特征，下面我们来看几种常见方法。

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1️⃣ 文本中的词频统计：CountVectorizer

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

corpus = [
    "I love machine learning"