MyBatis 的架构

文本特征提取

• 一、特征提取API
• 二、提取特征
• 三、转成数组
• 四、特征名字
• 五、转回原始数据

对「文本」进行特征提取时，一般会用「单词」作为特征，即特征词。

TfidfVectorizer会计算特征词的「权重」，帮我们发现哪个词是最重要的。

比如，某个词在这篇文章中出现的频率很高，但在其他文章中出现的频率很低，那么这个词对于这篇文章的权重就高。

而 CountVectorizer 则只是单纯的计算特征词出现的「次数」，对于多篇文章的特征提取，就