TFIDF計算說明
參加今年iT鐵人賽時，曾經寫過簡單使用scikit-learn裡的TFIDF看看，並寫到scikit-learn裡tfidf計算方式與經典算法不同。後來在官方文件中找到說明，也簡單嘗試了一下。這次來做點分享。
在經典算法，TF是這樣計算：
。不過scikit-learn是直接用n_(i,j)，也就是使用CountVectorizer的結果。
IDF的部份，原本經典算法是：
，為了避免分母為零，也經常會使用log(n/(df(k)+1))計算，也就是將分子+1。scikit-learn裡面則分成兩種，預設使用smooth的版本：log((n+1)/(df(k)+1))，也就是分子分母都加一；另一種是經典原始版本，而外加上1：log(n/df(k))+1。
最後sckit-lean會做標準化（normalize），所以最後結果會是normaliz(tf*idf)。
嘗試實驗
引入套件
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import pandas as pd
import math
from sklearn.preprocessing import normalize
實驗資料
d1 = 'a b d e d f a f e fa d s a b n'
d2 = 'a z a f e fa h'
d3 = 'a z a f e fa h'
對，基本上就是簡單使用scikit-learn裡的TFIDF看看所測試的方式，所以當然也要將stop_words=None, token_pattern="(?u)\\b\\w+\\b"而外設定，原因這裡就不多做說明了。