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文本特征提取
- 一、特征提取API
- 二、提取特征
- 三、转成数组
- 四、特征名字
- 五、转回原始数据
对「文本」进行特征提取时，一般会用「单词」作为特征，即特征词。
TfidfVectorizer会计算特征词的「权重」，帮我们发现哪个词是最重要的。
比如，某个词在这篇文章中出现的频率很高，但在其他文章中出现的频率很低，那么这个词对于这篇文章的权重就高。
而 CountVectorizer 则只是单纯的计算特征词出现的「次数」，对于多篇文章的特征提取，就
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