文本预处理挖掘之TF-IDF附使用互信息进行特征挑选的过程（任务二）_文本分类如何用tfidf特征选择

文本数据预处理之TF-IDF

我们知道词频矩阵是将n-gram词的频率转成向量（频数放置相应维度），但我们可以很明显的发现问题，一些在很多文本中频繁出现的常用词（有些时候我们会将其当做停用词删掉）其权重会比较高，但是其实因为它几乎在每句话都会出现，故而其重要性也许并不如词频矩阵所表现的那样。

TF-IDF概述（词频-逆文本频率）

TF也就是我们所说的词频，而IDF指的是逆文本频率，IDF反映了一个词在所有文本中出现的频率，如果一个词在很多的文本出现，那么他的IDF值应该很低。

                    IDF(x)=log((N+1)/(N(x)+1))+1
1

其中N代表语料库中文本的总数（样本数），而N(x)代表语料库中有多少文本包含词x。 至于图片中分子分母包括取对数后加的1都是为了使IDF平滑（类似于加载分母上的eplcsion）

这时，我们的TF-IDF值就呼之欲出了：TF-IDF（x） = TF(x) * IDF(x)

TF-IDF的sklearn调用

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = ["I come to China to travel", 
    "This is a car polupar in China",          
    "I love tea and Apple ",   
    "The work is to write some papers in science"]

res = TfidfVectorizer().fit_transform(corpus)
print(res)
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