pythonfd是什么意思,python中df的用法

　　我将五个文本文件输入到CountVectorizer中。当min_df和max_df被赋给CountVectorizer实例时，min/max文档频率的确切含义是什么？是特定文本文件中的词频还是整个语料库(5个txt文件)中的词频？

　　当min_df和max_df以整数或浮点数的形式提供时，有何不同？

　　本文档似乎没有提供详细的解释或示例来演示min_df和/或max_df的使用。有人可以提供解释或例子来演示min_df或max_df。

　　解决方法：

　　Max_df用于删除出现过于频繁的词条，也称为“语料库专用停用词”。例如：

　　Max_df=0.50表示“忽略出现在50%以上文档中的术语”。

　　Max_df=25表示“忽略出现在超过25个文档中的术语”。

　　的默认max_df是1.0，这意味着“忽略出现在超过100%的文档中的术语”。因此，默认设置不会忽略任何术语。

　　Min_df用于删除不常用的术语。例如：

　　Min_df=0.01表示“忽略出现在少于1%的文档中的术语”。

　　Min_df=5表示“忽略出现在少于5个文档中的术语”。

　　min_df的默认值是1，表示“忽略出现在少于1个文档中的术语”。因此，默认设置不会忽略任何术语。

　　标签:Python，Sci Kit-Learn，机器学习，NLP

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