TF-IDF的定义及计算

假设有语料库一共只要2篇文档：$d_1$和$d_2$，其中
$d_1=(A,B,C,D,A)$一共有5个单词组成；$d_2=(B,E,A,B)$，一共有4个单词组成。

1.TF

TF即词频(Term Frequency)，每篇文档中关键词的频率（该文档单词/该文档单词总数），对于文档$d_1$和文档$d_2$有：

注意：由语料库得到的字典长度为5，所以最终文档向量化长度为5。

2.IDF

IDF即逆文档频率(Inverse Document Frequency)，文档总数/关键词t出现的文档数目，即$IDF(t)＝ln((1+|D|)/|D_t|)$（还有log等形式，自然对数被证明是最有效的一个公式），计算语料库中每个关键词的IDF值如下：

3.结合IF-IDF，文档的向量化表示

举例$d_1$:

$d_1=(x_1,x_2,x_3,x_4,x_5)=(\frac{2}{5}\times ln(\frac{1+2}{2}),\frac{1}{5}\times ln(\frac{1+2}{2}),\frac{1}{5}\times ln(\frac{1+2}{1}),\frac{1}{5}\times ln(\frac{1+2}{1}),\frac{0}{5}\times ln(\frac{1+2}{1}))$

4.TfidfVectorizer参数解析

（1）max_df：
当构建词汇表时，严格忽略高于给出阈值的文档频率的词条，语料指定的停用词。如果是浮点值，该参数代表文档的比例，整型绝对计数值，如果词汇表不为None，此参数被忽略。

（2）max_features：
如果不为None，构建一个词汇表，仅考虑max_features–按语料词频排序，如果词汇表不为None，这个参数被忽略