我认为函数TfidfVectorizer没有正确计算IDF因子。例如，从tf-idffeatureweightsusingsklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer复制代码:fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizercorpus=["Thisisverystrange","Thisisverynice"]vectorizer=TfidfVectorizer(use_idf=True,#utilizaoidfcomopeso,fazendotf*idfnorm=Non
我正在使用服装分词器传递给TfidfVectorizer。该分词器依赖于另一个文件中的外部类TermExtractor。我基本上想基于某些术语构建TfidVectorizer，而不是所有单个单词/标记。代码如下:fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromTermExtractorimportTermExtractorextractor=TermExtractor()deftokenize_terms(text):terms=extractor.extract(text)tokens=[]fortinterms
我有一个TfidfVectorizer可以矢量化文章集合，然后进行特征选择。vectroizer=TfidfVectorizer()X_train=vectroizer.fit_transform(corpus)selector=SelectKBest(chi2,k=5000)X_train_sel=selector.fit_transform(X_train,y_train)现在，我想存储它并在其他程序中使用它。我不想在训练数据集上重新运行TfidfVectorizer()和特征选择器。我怎么做？我知道如何使用joblib使模型持久化，但我想知道这是否与使模型持久化相同。
我有一个TfidfVectorizer可以矢量化文章集合，然后进行特征选择。vectroizer=TfidfVectorizer()X_train=vectroizer.fit_transform(corpus)selector=SelectKBest(chi2,k=5000)X_train_sel=selector.fit_transform(X_train,y_train)现在，我想存储它并在其他程序中使用它。我不想在训练数据集上重新运行TfidfVectorizer()和特征选择器。我怎么做？我知道如何使用joblib使模型持久化，但我想知道这是否与使模型持久化相同。
我正在研究关键字提取问题。考虑非常普遍的情况fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize,stop_words='english')t="""TwoTravellers,walkinginthenoondaysun,soughttheshadeofawidespreadingtreetorest.Astheylaylookingupamongthepleasantleaves,theysawthatitwasaPlaneTree."Howu
我正在研究关键字提取问题。考虑非常普遍的情况fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize,stop_words='english')t="""TwoTravellers,walkinginthenoondaysun,soughttheshadeofawidespreadingtreetorest.Astheylaylookingupamongthepleasantleaves,theysawthatitwasaPlaneTree."Howu
在彻底分析我的程序后，我已经能够确定它正在被矢量化器减慢。我正在处理文本数据，两行简单的tfidfunigram向量化占用了代码执行总时间的99.2%。这是一个可运行的示例(这会将一个3mb的训练文件下载到您的磁盘，省略urllib部分以在您自己的示例上运行):######################################LoadingData#####################################importurllibfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerimportnltk.
我在scikit中使用TfidfVectorizer学习从文本数据创建矩阵。现在我需要保存这个对象以便以后重用。我尝试使用pickle，但出现以下错误。loc=open('vectorizer.obj','w')pickle.dump(self.vectorizer,loc)***TypeError:can'tpickleinstancemethodobjects我尝试在sklearn.externals中使用joblib，这再次给出了类似的错误。有什么方法可以保存这个对象以便我以后可以重用它吗？这是我的完整对象:classchangeToMatrix(object):def__ini
阅读scikit-learn中文本特征提取的文档，我不确定可用于TfidfVectorizer(也可能是其他矢量化器)的不同参数如何影响结果。以下是我不确定它们如何工作的参数:TfidfVectorizer(stop_words='english',ngram_range=(1,2),max_df=0.5,min_df=20,use_idf=True)文档清楚地说明了stop_words/max_df的使用(两者都有类似的效果，可能是一个可以代替另一个)。但是，我不确定这些选项是否应该与ngrams一起使用。哪个先发生/处理，ngrams还是stop_words？为什么？根据我的实验，
我想在TfidfVectorizer中的stop_words中再添加几个词。我遵循了Addingwordstoscikit-learn'sCountVectorizer'sstoplist中的解决方案.我的停用词列表现在包含“英语”停用词和我指定的停用词。但TfidfVectorizer仍然不接受我的停用词列表，我仍然可以在我的功能列表中看到这些词。下面是我的代码fromsklearn.feature_extractionimporttextmy_stop_words=text.ENGLISH_STOP_WORDS.union(my_words)vectorizer=TfidfVect
