如何使用Sklearn忽略短文档？
使用Sklearn忽略短文档可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2- 准备数据集，包括文档和对应的标签：
documents = ['This is a short document',
'This is a longer document with more words',
'Another short document',
'Another long document with more words']
labels = [0, 1, 0, 1] # 标签用于分类任务- 使用TfidfVectorizer将文本转换为TF-IDF特征向量表示：
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(documents)- 使用SelectKBest和chi2进行特征选择，选择与标签相关性最高的特征：
k = 2 # 选择前k个与标签相关性最高的特征
selector = SelectKBest(chi2, k=k)
X_new = selector.fit_transform(X, labels)- 获取选择的特征的索引：
feature_indices = selector.get_support(indices=True)- 根据特征索引获取选择的特征词汇：
selected_features = [vectorizer.get_feature_names()[index] for index in feature_indices]通过以上步骤，我们可以使用Sklearn忽略短文档，只选择与标签相关性最高的特征词汇。这在文本分类任务中特别有用，可以提高模型的准确性和效率。
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