sklearn之feature_extraction.text.CountVectorizer / TfidVectorizer_from sklearn.feature_extraction.text import countv

sklearn.feature_extraction: 特征提取
该sklearn.feature_extraction模块处理从原始数据中提取特征。它目前包括从文本和图像中提取特征的方法。

用户指南：有关详细信息，请参阅特征提取部分。

feature_extraction.DictVectorizer(*[, ...])
1

将特征值映射列表转换为向量。

feature_extraction.FeatureHasher（[...]）
1

实现特征散列，也就是散列技巧。

从图像
该sklearn.feature_extraction.image子模块收集实用程序以从图像中提取特征。

feature_extraction.image.extract_patches_2d(...)
1

将 2D 图像重塑为补丁集合

feature_extraction.image.grid_to_graph(n_x, n_y)
1

像素到像素连接图。

feature_extraction.image.img_to_graph（图片，*）
1

像素到像素梯度连接图。

feature_extraction.image.reconstruct_from_patches_2d(...)
1

从它的所有补丁重建图像。

feature_extraction.image.PatchExtractor(*[, ...])
1

从图像集合中提取补丁。

来自文本
该sklearn.feature_extraction.text子模块收集实用程序以从文本文档构建特征向量。

feature_extraction.text.CountVectorizer(*[, ...])
1

将文本文档集合转换为令牌计数矩阵。

feature_extraction.text.HashingVectorizer(*)
1

将文本文档的集合转换为标记出现的矩阵。

feature_extraction.text.TfidfTransformer(*)
1

将计数矩阵转换为标准化的 tf 或 tf-idf 表示。

feature_extraction.text.TfidfVectorizer(*[, ...])
1

将原始文档集合转换为 TF-IDF 特征矩阵。

sklearn.feature_selection: 特征选择
该sklearn.feature_selection模块实现了特征选择算法。它目前包括单变量过滤器选择方法和递归特征消除算法。

用户指南：有关详细信息，请参阅功能选择部分。

feature_selection.GenericUnivariateSelect（[...]）
1

具有可配置策略的单变量特征选择器。

feature_selection.SelectPercentile（[...]）
1

根据最高分数的百分位选择特征。

feature_selection.SelectKBest([score_func, k])
1

根据 k 个最高分选择特征。

feature_selection.SelectFpr([score_func, alpha])
1

过滤器：根据 FPR 测试选择低于 alpha 的 pvalues。

feature_selection.SelectFdr([score_func, alpha])
1

过滤器：为估计的错误发现率选择 p 值。

feature_selection.SelectFromModel（估计，*）
1

基于重要性权重选择特征的元转换器。

feature_selection.SelectFwe([score_func, alpha])
1

过滤器：选择与 Family-wise error rate 对应的 p 值。

feature_selection.SequentialFeatureSelector(...)
1

执行顺序特征选择的转换器。

feature_selection.RFE（估计器，*[，...]）
1

具有递归特征消除的特征排名。

feature_selection.RFECV（估计器，*[，...]）
1

使用交叉验证进行递归特征消除以选择特征数量。

feature_selection.VarianceThreshold（[临界点]）
1

删除所有低方差特征的特征选择器。

feature_selection.chi2(X, y)
1

计算每个非负特征和类之间的卡方统计数据。

feature_selection.f_classif(X, y)
1

计算所提供样本的 ANOVA F 值。

feature_selection.f_regression(X, y, *[, ...])
1

返回 F 统计量和 p 值的单变量线性回归测试。

feature_selection.r_regression(X, y, *[, ...])
1

计算每个特征和目标的 Pearson 的 r。

feature_selection.mutual_info_classif(X, y, *)
1

估计离散目标变量的互信息。

feature_selection.mutual_info_regression(X, y, *)
1

估计连续目标变量的互信息。

feature_extraction.text.TfidVectorizer
例子：

>>> from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
>>> corpus = [
...     'This is the first document.',
...     'This document is the second document.',
...     'And this is the third one.',
...     'Is this the first document?',
... ]
>>> vectorizer = CountVectorizer()
>>> X = vectorizer.fit_transform(corpus)
>>> vectorizer.get_feature_names_out()
array(['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third',
       'this'], ...)
>>> print(X.toarray())
[[0 1 1 1 0 0 1 0 1]
 [0 2 0 1 0 1 1 0 1]
 [1 0 0 1 1 0 1 1 1]
 [0 1 1 1 0 0 1 0 1]]
>>> vectorizer2 = CountVectorizer(analyzer='word', ngram_range=(2, 2))
>>> X2 = vectorizer2.fit_transform(corpus)
>>> vectorizer2.get_feature_names_out()
array(['and this', 'document is', 'first document', 'is the', 'is this',
       'second document', 'the first', 'the second', 'the third', 'third one',
       'this document', 'this is', 'this the'], ...)
 >>> print(X2.toarray())
 [[0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0]
 [0 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0]
 [1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0]
 [0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1]]
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sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer
例子：

>>> from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
>>> corpus = [
...     'This is the first document.',
...     'This document is the second document.',
...     'And this is the third one.',
...     'Is this the first document?',
... ]
>>> vectorizer = TfidfVectorizer()
>>> X = vectorizer.fit_transform(corpus)
>>> vectorizer.get_feature_names_out()
array(['and', 'document', 'first', 'is', 'one', 'second', 'the', 'third',
       'this'], ...)
>>> print(X.shape)
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