TF-IDF 向量化器并不比 countvectorizer 更好用（scikit learn答案

【问题标题】：TF-IDF vectorizer doesn't work better than countvectorizer (sci-kit learnTF-IDF 向量化器并不比 countvectorizer 更好用（scikit learn
【发布时间】：2016-11-07 07:45:21
【问题描述】：

我正在研究一个有 10 个标签的多标签文本分类问题。数据集很小，总共有 +- 7000 个项目和 +-7500 个标签。我正在使用 python sci-kit learn，结果出现了一些奇怪的东西。作为基线，我开始使用 countvectorizer，实际上计划使用我认为效果更好的 tfidf 矢量化器。但它没有.. 使用 countvectorizer 我获得了 0,1 更高 f1score 的性能。（0.76 对 0.65）

我无法理解为什么会出现这种情况？有10个类别，一个叫做杂项。尤其是这个使用 tfidf 的性能要低得多。

有谁知道什么时候 tfidf 的性能会比 count 差？

【问题讨论】：

f1 分数是什么意思？

标签： python-2.7 scikit-learn tf-idf

【解决方案1】：

问题是，为什么不呢？两者都是不同的解决方案。

你的数据集是什么，有多少单词，它们是如何标记的，你如何提取你的特征？ countvectorizer 只是简单地计算单词，如果它做得好，就这样吧。

【讨论】：

我有一个事件日历的数据集，我将标题和简介分为十类，例如：舞蹈、音乐、杂项、儿童等。每个事件可以有多个标签。我将标题和文本（以及其他一些小东西）提取到一个字符串中，然后进行标记，然后使用矢量化器。在我看来，tf-idf 至少应该和 tf. 一样好。这是为了我的论文，所以我必须支持我使用 count 而不是 tfidf 的决定，但我无法解释为什么它会更好。

【解决方案2】：

idf 没有理由为分类任务提供更多信息。它在搜索和排名方面表现良好，但分类需要收集相似性，而不是奇点。

IDF 旨在发现一个样本与语料库其余部分之间的奇点，您正在寻找的是一个样本与其他集群之间的奇点。 IDF 平滑了簇内 TF 相似度。

【讨论】：