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在 scikit-learn TfidfVectorizer
允许我们拟合训练数据,然后使用相同的向量化器来转换我们的测试数据。
训练数据转换的输出是一个矩阵,表示给定文档的每个单词的 tf-idf 分数。
但是,拟合向量化器如何计算新输入的分数?我已经猜到了:
最佳答案
绝对是前者:每个字的idf
(逆文档频率)仅根据训练文档计算。这是有道理的,因为这些值正是您调用 fit
时计算出的值。在你的矢量化器上。如果你描述的第二个选项是真的,我们基本上每次都会重新安装一个矢量化器,我们也会导致 information leak
因为在模型评估期间将使用来自测试集中的 idf。
除了这些纯粹的概念性解释之外,您还可以运行以下代码来说服自己:
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vect = TfidfVectorizer()
x_train = ["We love apples", "We really love bananas"]
vect.fit(x_train)
print(vect.get_feature_names())
>>> ['apples', 'bananas', 'love', 'really', 'we']
x_test = ["We really love pears"]
vectorized = vect.transform(x_test)
print(vectorized.toarray())
>>> array([[0. , 0. , 0.50154891, 0.70490949, 0.50154891]])
x_test
中。 .另一方面,“梨”在
x_train
中不存在。所以甚至不会出现在矢量化中。因此,只有“爱”、“真的”和“我们”才会有 tfidf 分数。
tfidf_love = (np.log((1+2)/(1+2))+1)*1
tfidf_really = (np.log((1+2)/(1+1))+1)*1
tfidf_we = (np.log((1+2)/(1+2))+1)*1
tfidf_non_scaled = np.array([tfidf_love,tfidf_really,tfidf_we])
tfidf_list = tfidf_non_scaled/sum(tfidf_non_scaled**2)**0.5
print(tfidf_list)
>>> [0.50154891 0.70490949 0.50154891]
scikit-learn
实现了这种方法。
关于scikit-learn - TfidfVectorizer 如何计算测试数据的分数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55707577/
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