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| A | B | C |
------------------------
| 0.12 | 0.18 | 0.7 |
| 0.1 | 0.8 | 0.1 |
| 0.6 | 0.4 | 0. |
使用idf(逆文档频率)对这些值进行加权的最佳/最简单方法是什么？
问题是，sklearn 的 tfidf 并不期望术语频率，而是字数统计......
最佳答案
如果将 idf 定义为:
IDF(term, Documents)= |Documents|/(1 +|documents where tf(term)>0|)
您可以使用以下方法轻松计算术语的 IDF 值:
df[df['term'] > 0] / (1 + len(df['term'])
关于python - 从 Pandas DataFrame 计算 IDF，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45030177/
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