词频-逆文档频率 （TF-IDF） 是一种流行的统计方法，它量化了文档中和整个语料库中单词的重要性，为信息检索、文档聚类和文本分类等任务提供了有价值的见解。 它使用户能够轻松地将原始文本数据转换为有意义的数字表示，机器 习 模型可用于情感分析、主题建模、文档相似性检测等。
开发人员可以在他们的项目中利用 TF-IDF 和 SciKit-Learn 等 Python 库来简化工作流程，并为复杂的语言处理挑战构建更准确、更高效的解决方案。
SciKit-Learn，也称为SKLEARN，通过其TFIDFVectorizer和TFIDFTransformer类，提供了一种在机器学习习和自然语言处理（NLP）项目中有效利用TF-IDF功能的无缝方法。
scikit-learn 提供了两个主要类来实现 TF-IDF 算法：TFIDFFVectorizer 和 TFIDFtransformer。
TFIDFFVectorizer 类结合了 CountVectorizer 的功能，其中 CountVectorizer 在计算文本数据的出现次数时将文本数据标记为单个单词或 n-gram，而 TFIDFtransformer 应用实际的 TF-IDF 转换。 这样就可以将原始文本文档直接转换为 TF-IDF 特征矩阵，而无需单独计算术语频率。 它在处理大型语料库时特别有用，因为它简化了预处理管道。
如果已有术语频率计数（例如使用 CountVectorizer 获取的计数），则可以使用 TFIDFSformer 类来应用 TF-IDF 转换。 此类仅计算 IDF 值并相应地缩放术语频率。
TFIDFVectorizer 和 TFIDFTransformer 类都提供了各种自定义选项，例如调整标记化模式、应用非索引字删除和修改 IDF 平滑参数。
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