文本分类中使用TfidfVectorizer（）

最新推荐文章于 2025-02-06 19:38:05 发布

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文本分类常使用TfidfVectorizer()函数将词转换为向量，TF是词频，idf体现词的重要程度。该函数输出为scipy.sparse.csr.csr_matrix，输入模型时要注意模型是否支持此格式，不支持需转化为numpy格式，整合计算时转化也是明智之选，否则会出错。

在文本分类中，经常使用到TfidfVectorizer()函数，这个函数把词转换为向量，TF是词频，idf是逆文本频率，idf表现一个词在所有文本中出现的频率，它出现的越多说明越不重要，idf即是一个词的重要程度体现，越高越重要。

在使用这个函数的时候，需要注意的是，它所输出的结果是一个scipy.sparse.csr.csr_matrix，我们在将结果输入到模型中的时候，需要注意模型是否支持这种格式，如果不支持，需要像以下代码一样将sparse metrix转化成numpy的格式。

同时，在一些需要将TfidfVectorizer()函数的输出结果进行整合计算的时候，转化为numpy格式是一个很明智的选择。

reviews, labels = load_data(train)
word_tfidf, char_tfidf = train_tfidf(all_text)
w = word_tfidf.transform(reviews).todense()
c = char_tfidf.transform(reviews).todense()
train_reviews = np.hstack((w,c))
print(len(labels))
print(len(reviews))
print(c.shape)
print(w.shape)
print(train_reviews.shape)

运行输出
运行耗时: 11秒894毫秒
5695
5695
(5695, 50000)
(5695, 10000)
(5695, 60000)

如果不转化成numpy格式，会出现错误。

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【Sklearn】基于Sklearn-TfidfVectorizer文本分类

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深度探索：机器学习中的TF-IDF算法原理及其应用

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