使用朴素贝叶斯获取TF / Count向量

Question

我正在使用Python 3.7（Windows，64位）。虽然我可以获得TF-IDF结果，但是之后却无法获得TF / Count向量。这是我获得TF-IDF结果的示例代码，

DOC, LBL = read_corpus()

# Splits the dataset into training (75%) and test set(25%)
split_point = int(0.75*len(DOC))
trainDoc = DOC[:split_point]
trainClass = LBL[:split_point]
testDoc = DOC[split_point:]
testClass = LBL[split_point:]

# Calling the classifier (use the tf-idf/count feature/vectorizer)
Multinomial_Naive_Bayes(trainDoc, trainClass, testDoc, testClass, tfIdf=True)

Answer 1

做完一些Google搜索后，我找不到任何包含Multinomial_Naive_Bayes()方法的库。

您可能需要编辑问题并在此处粘贴自己的方法，例如Multinomial_Naive_Bayes()和read_corpus()。

但是，如果您使用的是 scikit-learn ，则可以这样做：

vectorizer = CountVectorizer()
transformer = TfidfTransformer()
word_freq_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)
tfidf_result = transformer.fit_transform(word_freq_matrix)