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d1 = (
"Project 1 details on Machine learning",
"Project 2 detail on machine learning and statics",
"Project 3 is on mach learn as well"
)
d2 = (
"Projects related to machine learning"
)
现在使用 sklearn 我们找到 d1 的 tfidf
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(documents)
print( tfidf_matrix.shape)
现在对于查询 d2，我想根据从 d1 中学到的词汇来计算 tfidf 向量。我应该怎么做？
最佳答案
与 SKLearn 中的任何转换器一样，在您将其 .fit 放在火车组上之后(使用 .fit_transform(d1)，在此case) 你可以使用 tfidf_vectorizer.transform(d2)
transform 测试集
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！