sklearn文本特征提取——TfidfVectorizer

什么是TF-IDF

TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)词频-逆向文件频率。在处理文本时，如何将文字转化为模型可以处理的向量呢？TF-IDF就是这个问题的解决方案之一。字词的重要性与其在文本中出现的频率成正比(TF)，与其在语料库中出现的频率成反比(IDF)。

TF

TF：词频。TF(w)=(词w在文档中出现的次数)/(文档的总词数)

IDF

IDF：逆向文件频率。有些词可能在文本中频繁出现，但并不重要，也即信息量小，如is,of,that这些单词，这些单词在语料库中出现的频率也非常大，我们就可以利用这点，降低其权重。IDF(w)=log_e(语料库的总文档数)/(语料库中词w出现的文档数)

TF-IDF

将上面的TF-IDF相乘就得到了综合参数：TF-IDF=TF*IDF

如何使用？

在文本处理中，我们经常遇到将一段话变成向量，以组成矩阵来输入到模型中处理。我们这时就可以用到TF-IDF来做。但是我们需要自己找语料库训练TF-IDF吗？看看sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer吧~~~
示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

cv=TfidfVectorizer(binary=False,decode_error=\'ignore\',stop_words=\'english\')
vec=cv.fit_transform([\'hello world\',\'this is a panda.\'])#传入句子组成的list
arr=vec.toarray()

arr是一个2*3的矩阵，如下：

array([[ 0.70710678,  0.        ,  0.70710678],
    [ 0.        ,  1.        ,  0.        ]])

一行代表一个句子样本，这样的矩阵就可以放入模型中训练了。与TfidfVectorizer类似的还有CountVectorizer。与此相关的概念还有词袋，词集