贝叶斯算法中的参数调优

这段代码是使用Scikit-learn库中的TfidfVectorizer将文本数据转换为数值特征矩阵，具体含义如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()  # 创建TF-IDF向量化器
X = vectorizer.fit_transform(text_data)  # 转换文本数据

分步解析：

1. ​​TfidfVectorizer()​​

   • 创建一个文本向量化工具，采用TF-IDF（词频-逆文档频率）算法
   • 默认会：
     ✓ 将文本转换为小写
     ✓ 过滤标点符号
     ✓ 自动分词（中文需先分词）
     ✓ 忽略单字词（可通过参数调整）

2. ​​fit_transform(text_data)​​

   • fit：学习文本中的词汇表（所有出现的单词）和IDF权重
   • transform：将每条文本转换为TF-IDF加权的词向量
   • 输入text_data需是列表/数组形式，例如：

     ["这是一条文本", "这是另一条文本"]

3. ​​输出X的特性​​

   • 类型：稀疏矩阵（scipy.sparse.csr_matrix）
   • 每行代表一个文档，每列代表一个单词
   • 矩阵值 = TF（词频） × IDF（逆文档频率）
     • TF：单词在当前文档的出现频率
     • IDF：log(总文档数/包含该词的文档数)，降低常见词权重

示例说明：

假设输入：

text_data = ["我爱机器学习", "机器学习很有趣"]

输出矩阵X的物理意义：

       我   爱   机器   学习   很   有趣
文档1  0.5  0.5  0.5   0.5   0    0
文档2  0    0    0.5   0.5   0.5  0.5

（实际值为TF-IDF加权后的浮点数）

关键参数（可通过构造函数调整）：

TfidfVectorizer(max_features=1000,  # 只保留最高频的1000个词stop_words=["的", "是"],  # 自定义停用词ngram_range=(1,2)  # 同时提取单个词和双词组合
)

典型应用场景：

• 文本分类（如垃圾邮件识别）
• 文档相似度计算
• 搜索引擎相关性排序

​​注意​​：中文文本需先分词（如用jieba），英文会自动按空格分词。例如：
[" ".join(jieba.cut(text)) for text in text_data]