本文主要是介绍[译]sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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class TfidfVectorizer
class sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer(input=’content’, encoding=’utf-8’, decode_error=’strict’, strip_accents=None, lowercase=True, preprocessor=None, tokenizer=None, analyzer=’word’, stop_words=None, token_pattern=’(?u)\b\w\w+\b’, ngram_range=(1, 1), max_df=1.0, min_df=1, max_features=None, vocabulary=None, binary=False, dtype=<class ‘numpy.float64’>, norm=’l2’, use_idf=True, smooth_idf=True, sublinear_tf=False)将原始文档转化成TF-IDF特征表示的矩阵。
等价于
CountVectorizer之后再进行TfidfTransformer更多内容参见：Text feature extraction
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Parameters
| Parameters | 数据类型 | 意义 |
|---|---|---|
| input | string {‘filename’, ‘file’, ‘content’} | 待处理对象 |
| encoding | string, ‘utf-8’ by default. | 解码方式 |
| decode_error | {‘strict’, ‘ignore’, ‘replace’} | 如果处理字节文件，而文件中包含给定encoding解码失败的字符，指示程序如何处理，默认strict，返回一个UnicodeDecodeError。 |
| strip_accents | {‘ascii’, ‘unicode’, None} | 预处理（preprocessing）阶段取出语料中的重音符号。 ‘ascii’：速度快，只严格匹配ASCII； ’unicode‘：稍慢，匹配所有字符 None：default不做任何处理 |
| lowercase | boolean | 标记之前，把所有字符转成小写 |
| preprocessor | callable or None (default) | 覆盖预处理阶段，但是保留标记(tokenizing)和n-grams生成步骤 |
| tokenizer | callable or None (default) | 覆盖tokenization，保留预处理和n-grams生成步骤。只有在analyzer == 'word'时使用 |
| stop_words | string {‘english’}, list, or None (default) | ‘english’：使用内置的英语停止词 list：自定义停止词 None：没有停止词 |
| token_pattern | string | 构成token的正则表达式，只在analyzer == 'word'时使用，默认规则选择2个或以上字母或数字字符，忽略标点，且标点作为token分隔器 |
| ngram_range | tuple (min_n, max_n) | n-grams提取中n值的上下界，界内所有n值（min_n <= n <= max_n）都会被用到 |
| analyzer | string, {‘word’, ‘char’, ‘char_wb’} or callable | Whether the feature should be made of word or character n-grams. Option ‘char_wb’ creates character n-grams only from text inside word boundaries; n-grams at the edges of words are padded with space. If a callable is passed it is used to extract the sequence of features out of the raw, unprocessed input. |
| max_df | float in range [0.0, 1.0] or int, default=1.0 | 创建词汇表时，忽略超过给定阈值的项目。 float：出现次数与语料库总数比例 int：绝对计数 如果给定vocabulary参数，则此参数忽略 |
| min_df | specific | 同上，下界 |
| max_features | int or None, default=None | vocabulary如果是Not None：忽略此参数 ；如果不是None：整个语料库（corpus）按频率排列，取max_features个特征 |
| vocabulary | Mapping or iterable, optional | r如果没给定参数：vocabulary由输入文档决定 Mapping：在特征矩阵中，键是terms，值是indices iterable： |
| binary | boolean,False(Defalt) | True：所有非零计数设置为1，用于二元事件的离散概率模型 |
| dtype | type,optional | fit_transform() or transform()返回的矩阵类型 |
| norm | ‘l1’, ‘l2’ or None, optional (default=’l2’) | 正则化 |
| use_idf | boolean (default=True) | 启用inverse-document-frequency重赋权重 |
| smooth_idf | boolean (default=True) | 平滑idf |
| sublinear_tf | boolean (default=False) | 用1 + log(tf)替换tf，实现亚线性 |
| Parameter | 数据类型 | 意义 |
|---|---|---|
| vocabulary_ | dict | A mapping of terms to feature indices. |
| idf_ | array, shape (n_features) | idf向量 |
| stop_words_ | set | 停止词 |
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方法Methods
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build_analyzer(self)返回一个callable，用于预处理和标注
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build_preprocessor(self)返回一个函数，用在标注之前对text预处理
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build_tokenizer(self)返回一个函数，将字符串切分成tokens序列
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decode(self, doc)将输入解码成unicode符。
doc，需要decode的字符串
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fit(self, raw_documents[, y])从原始文件中学出一个字典结构的全部tokens的词汇表
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fit_transform(self, raw_documents[, y])学出字典结构词汇表，返回一个term-document矩阵。
等价于transform之后fit，不过更高效
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get_feature_names(self)一个从特征证书指标映射到特征名字的数组
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get_params(self[, deep])得到评估量的参数
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get_stop_words(self)创建或获取有效的停止词列表
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inverse_transform(self, X)返回X中每个有非零词目的文件。（X_inv : list of arrays, len = n_samples）
X : {array, sparse matrix}, shape = [n_samples, n_features]
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set_params(self, **params)设置这个评估器的参数
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transform(self, raw_documents)将文件转换成document-term矩阵。
用经由fit拟合的词汇表或给定的构造函数，从原始text文件中提取token数量。
raw_documents : iterable str, unicode or file objects都可以
X : sparse matrix, [n_samples, n_features] Document-term matrix。
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这篇关于[译]sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
