sklearn中的TfidfVectorizer中計算TF-IDF的過程(詳解)
Sklearn中的Tf-idf原理(source code):
- Tf-idf訓練
Fit_transform學習到一個字典,並返回Document-term的矩陣(即詞典中的詞在該文件中出現的頻次)
TfidfVectorizer.fit_transform(raw_document) = TfidfTransformer.fit(X).transform(X)
Fit步驟學習idf vector,一個全域性的詞權重_idf_diag。輸入的X是一個稀疏矩陣,行是樣本數,列是特徵數。
Transform步驟是把X這個計數矩陣轉換成tf-idf表示, X = X * self._idf_diag,然後進行歸一化
- 測試
Transform(raw_documents):把文件轉換成 X矩陣(該文件中該特徵詞出現的頻次),行是文件個數,列是特徵詞的個數。
然後呼叫TfidfTransformer的transform過程(第一個步驟中的)
- 例子
TfidfVectorizer從訓練資料集中學習到詞典vocab,vocab包含三個詞,分別是document,second,third。並且學習到_idf的全域性idf vector
來了新的測試樣本,會生成document-term矩陣,矩陣中的數是該文件中該詞出現的次數,即tf;然後tf*idf(從idf vector中查詢),最後歸一化。因此第二個測試樣本都為0
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