美团店铺评价语言处理以及分类（tfidf，SVM，决策树，随机森林，Knn，ensemble）
第一篇 数据清洗与分析部分 第二篇 可视化部分, 第三篇 朴素贝叶斯文本分类 支持向量机分类 支持向量机 网格搜索 临近法 决策树 随机森林 bagging方法 .dataframe tbody tr th ...
原文：日志分类以及TFIDF
TF的概念是Term Frequent，是一个单词出现的频率，是一个局部概念，就是这个单词在指定文件中出现的频率，公式如下： 但是呢，这个TF其实很没有说服力，比如the，a之类的频率很高，但是其实不能实现很好地分类标志，尽管可以在停用词中进行禁用，但是很多单词还是无法全部禁用干净 这个时候就引入了IDF，Inverse Document Frequent，反向文档频率 我称之为区分度公式 ，公式 ...
2019-07-13 15:36 0 723 推荐指数：
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计算细节：参见知乎文章“sklearn-TfidfVectorizer彻底说清楚” 1.根据训练集语料库，计算出tfidf值 2.计算出测试语句每个词语的tfidf值（只有当测试语句的词语在训练语料库的dictionary中，测试语句的词语才会计算tfidf值 ...
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class TFIDF(object): """ 以一个图书馆为例， tf: 该单词在图书馆某本书里出现的频率 idf: 1+log((图书馆所有书的数量+平滑系数)/(该单词出现过的书的数量+平滑系数)) tfidf = tf*idf，即对应该本书 ...