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TF-IDF算法原理及其使用详解

感觉之前学的不是很清晰，最主要理论和实践没有结合，这回结合一下~

TF-IDF（Term Frequency-inverse Document Frequency）是一种针对关键词的统计分析方法，用于评估一个词对一个文件集或者一个语料库的重要程度。一个词的重要程度跟它在文章中出现的次数成正比，跟它在语料库出现的次数成反比。这种计算方式能有效避免常用词对关键词的影响，提高了关键词与文章之间的相关性。

其中TF指的是某词在文章中出现的总次数，该指标通常会被归一化定义为TF=（某词在文档中出现的次数/文档的总词量），这样可以防止结果偏向过长的文档（同一个词语在长文档里通常会具有比短文档更高的词频）。IDF逆向文档频率，包含某词语的文档越少，IDF值越大，说明该词语具有很强的区分能力，IDF=loge（语料库中文档总数/包含该词的文档数+1），+1的原因是避免分母为0。TFIDF=TFxIDF，TFIDF值越大表示该特征词对这个文本的重要性越大。

可以在Sklearn中调用TFIDFVectorizer库实现TF-IDF算法，并且可以通过stopwords参数来设置文档中的停用词（没有具体意义的词，如助词，语气词等），使得停用词不纳入计算范围，提高算法的精确性。参考

简单实现

vectorizer1 = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,2), min_df=3, max_df=0.9, sublinear_tf=True)
tra1 = df[‘f1‘]
features1 = vectorizer1.fit_transform(tra1) #得到tf-idf矩阵，稀疏矩阵表示
features1 = features1.todense()  #tf-idf矩阵的稠密表示
print(features1.shape, features1[0, :100])

(10341, 145) [[0.         0.         0.         0.         0.         0.
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TF-IDF算法原理及其使用详解

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原文地址：https://www.cnblogs.com/gaowenxingxing/p/13112149.html