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TfidfVectorizer.fit_transfrom 和 tfidf.transform 之间有什么区别?
在 Tfidf fit transform 中 我们仅使用参数 X 而没有使用 y 来拟合数据集 这是正确的吗 我们仅为训练集的参数生成 tfidf 矩阵 我们没有使用 ytrain 来拟合模型 那我们如何对测试数据集进行预测呢 https
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TfidfVectorizer 的词汇表和 get_features() 之间的区别?
I have from sklearn feature extraction text import TfidfVectorizer from sklearn metrics pairwise import cosine similarit
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tfidfvectorizer
将 sklearn TfidfVectorizer 与已标记化的输入一起使用?
我有一个标记化句子列表 想要安装 tfidf 矢量器 我尝试了以下方法 tokenized list of sentences this is one this is another def identity tokenizer text
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tfidfvectorizer
tf-idf 向量化器在 char_wb 的特征词中有空格?
I use singleTFIDF TfidfVectorizer analyzer char wb ngram range 4 6 stop words my stop words max features 50 fit text 并想知
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TfidfVectorizer 如何计算测试数据的分数
在 scikit learn 中TfidfVectorizer允许我们拟合训练数据 然后使用相同的向量化器来转换我们的测试数据 对训练数据进行转换的输出是一个矩阵 表示给定文档的每个单词的 tf idf 分数 然而 拟合向量化器如何计算新输
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存储 Tf-idf 矩阵并更新 pandas 中新文章的现有矩阵
我有一个带列的 pandas 数据框text由组成news articles 给出如下 text article1 article2 article3 article4 我计算了文章的 Tf IDF 值 from sklearn featu
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为什么 TF-IDF 的值与 IDF_ 不同?
为什么向量化语料的值与通过向量化得到的值不一样idf 属性 不应该idf 属性只是以与语料库矢量化中出现的相同方式返回逆文档频率 IDF from sklearn feature extraction text import TfidfVe
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用于提取 ngram 的 TF-IDF 矢量器
我该如何使用TF IDF vectorizer从 scikit learn 库中提取unigrams and bigrams推文 我想用输出来训练分类器 这是来自 scikit learn 的代码 from sklearn feature
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