使用Python的sklearn库实现TF-IDF算法

使用Python的sklearn库实现TF-IDF算法

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，用于评估一个词语对于一个文件集或语料库中的一个文档的重要性。在本文中，我们将使用Python的sklearn库来实现TF-IDF算法。

首先，我们需要安装sklearn库。可以使用pip命令进行安装：

pip install scikit-learn

安装完成后，我们可以开始编写代码。

首先，导入所需的库和模块：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

接下来，我们需要准备一些文本数据用于演示。我们将创建一个包含多个文档的列表，每个文档都是一个字符串。在实际应用中，这些文档可以是从文件中读取的文本数据。

documents = [
    <