我正在尝试使用 tfidf 向量化器为单词生成唯一分数，但无法生成。以下是代码-
<pre><code>def prepare_data(
我编写了两个代码来探索测试邮件并创建模型来预测邮件是否为垃圾邮件。
在两个 SVC 模型中，我
以下代码以分析海量语料为例。我想将术语文档矩阵限制为 1000 个最常见的一元组，但将 <code>max-features<
我使用 TfidfVectorizer 和 SGDClassifier 将文本分类为如下类别（体育、商业等）：
<pre><code>text_clf = Pipeline(
我正在尝试从数据集的“描述”列中获取特征名称，但出现以下错误
<code>ValueError: After pruning, no ter
我想使用 <code>TfidfVectorizer</code> 来提取 <code>bigrams</code>。但是扩展停用词列表不适用于二元组。我该如
我有以下实现：
<pre><code>from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd
vectorizer = TfidfVe
我尝试在 elasticsearch 中实现 sklearn TfidfVectorizer 计算 tf-idf 的方法，以便我可以比较两个结果。
<a hre
我想使用 <code>TfIdfVectorizer</code> 对两组文档进行分类。但是 <code>TfIdfVectorizer</code> 会根据两个文档中的
考虑下面的例子。代表文件的重要词是“Bob”和“Sara”。但是使用 <code>max_features</code>，输出往往会显
我想从两组用户 (0/1) 中提取推文的 ngram，为二进制分类器制作如下的 CSV 文件。
<pre><code>user_tweets, ngr
我知道 <code>max_features</code> 中有一个 <code>sklearn tfidf_vectorizer</code> 参数可以控制最大词汇量。
我想
我想使用 n-gram 对两组文档进行分类。一种方法是使用<code>tfidf</code>提取每个文档的重要词，然后制作一
我正在尝试做一个主题建模项目，但是当我使用
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>from sklearn.feature_
我使用 TFIDF 来计算文章之间的相似度，但我有一个问题，它认为这两个句子是相似的：
<pre><code>I am a
我尝试使用 tf-idf 创建简单的搜索引擎，其中包含包含不同公司名称的 CSV 文件。
我想要的输出就像我搜
我正在使用 TFIDF 来量化文本
X 是一个具有多列（RepID、RepText）的数据框
<pre><code>xtrain, xval, ytrain
我有包含文本列的数据框
和多标签值
RepID、RepText、代码
1 这是一个测试。感谢您购买...水果
我正在用简单的示例测试 <code>TfidfVectorizer</code>，但我无法弄清楚结果。
<pre><code>corpus = ["I'd lik
我有代码可以清理一些文本数据，使用 TfidfVectorizer 对其进行矢量化，并通过 KMeans 模型运行。一切正常
