https://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/77962768
TF-IDF概述
TF-IDF是Term Frequency - Inverse Document Frequency的缩写，即“词频-逆文本频率”。它由两部分组成，TF和IDF。
前面的TF也就是我们前面说到的词频，我们之前做的向量化也就是做了文本中各个词的出现频率统计，并作为文本特征，这个很好理解。关键是后面的这个IDF，即“逆文本频率”如何理解。在上一节中，我们讲到几乎所有文本都会出现的"to"其词频虽然高，但是重要性却应该比词频低的"China"和“Travel”要低。我们的IDF就是来帮助我们来反应这个词的重要性的，进而修正仅仅用词频表示的词特征值。
概括来讲， IDF反应了一个词在所有文本中出现的频率，如果一个词在很多的文本中出现，那么它的IDF值应该低，比如上文中的“to”。而反过来如果一个词在比较少的文本中出现，那么它的IDF值应该高。比如一些专业的名词如“Machine Learning”。这样的词IDF值应该高。一个极端的情况，如果一个词在所有的文本中都出现，那么它的IDF值应该为0。
上面是从定性上说明的IDF的作用，那么如何对一个词的IDF进行定量分析呢？这里直接给出一个词
的IDF的基本公式如下：
其中，N代表语料库中文本的总数，而N(x)代表语料库中包含词x的文本总数。为什么IDF的基本公式应该是是上面这样的而不是像N/N(x)这样的形式呢？这就涉及到信息论相关的一些知识了。感兴趣的朋友建议阅读吴军博士的《数学之美》第11章。
上面的IDF公式已经可以使用了，但是在一些特殊的情况会有一些小问题，比如某一个生僻词在语料库中没有，这样我们的分母为0， IDF没有意义了。所以常用的IDF我们需要做一些平滑，使语料库中没有出现的词也可以得到一个合适的IDF值。平滑的方法有很多种，最常见的IDF平滑后的公式之一为：
在scikit-learn中，有两种方法进行TF-IDF的预处理。
第一种方法是在用CountVectorizer类向量化之后再调用TfidfTransformer类进行预处理。第二种方法是直接用TfidfVectorizer完成向量化与TF-IDF预处理。
首先我们来看第一种方法，CountVectorizer+TfidfTransformer的组合，代码如下：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus=["I come to China to travel",
"This is a car polupar in China",
"I love tea and Apple ",
"The work is to write some papers in science"]
vectorizer=CountVectorizer()
transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))
print tfidf
现在我们用TfidfVectorizer一步到位，代码如下：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf2 = TfidfVectorizer()
re = tfidf2.fit_transform(corpus)
print re
输出的各个文本各个词的TF-IDF值和第一种的输出完全相同。大家可以自己去验证一下。
由于第二种方法比较的简洁，因此在实际应用中推荐使用，一步到位完成向量化，TF-IDF与标准化。
完整例子：
1 安装scikit-learn包
pip install scikit-learn
2 中文分词采用的jieba分词，安装jieba分词包
pip install jieba
3 关于jieba分词的使用非常简单，参考这里，关键的语句就是(这里简单试水，不追求效果4 )
import jieba.posseg as pseg
words=pseg.cut("对这句话进行分词")
for key in words:
print key.word,key.flag
输出结果：
对 p
这 r
句 q
话 n
进行 v
分词 n
4 采用scikit-learn包进行tf-idf分词权重计算关键用到了两个类：CountVectorizer和TfidfTransformer，具体参见这里
一个简单的代码如下:
# coding:utf-8
__author__ = "liuxuejiang"
import jieba
import jieba.posseg as pseg
import os
import sys
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
if __name__ == "__main__":
corpus=["我 来到 北京 清华大学",#第一类文本切词后的结果，词之间以空格隔开
"他 来到 了 网易 杭研 大厦",#第二类文本的切词结果
"小明 硕士 毕业 与 中国 科学院",#第三类文本的切词结果
"我 爱 北京 天安门"]#第四类文本的切词结果
vectorizer=CountVectorizer()#该类会将文本中的词语转换为词频矩阵，矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
transformer=TfidfTransformer()#该类会统计每个词语的tf-idf权值
tfidf=transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))#第一个fit_transform是计算tf-idf，第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵
word=vectorizer.get_feature_names()#获取词袋模型中的所有词语
weight=tfidf.toarray()#将tf-idf矩阵抽取出来，元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重
for i in range(len(weight)):#打印每类文本的tf-idf词语权重，第一个for遍历所有文本，第二个for便利某一类文本下的词语权重
print u"-------这里输出第",i,u"类文本的词语tf-idf权重------"
for j in range(len(word)):
print word[j],weight[i][j]
程序输出：(每行格式为：词语 tf-idf权重)
-------这里输出第 0 类文本的词语tf-idf权重------ #该类对应的原文本是："我来到北京清华大学"
中国 0.0
北京 0.52640543361
大厦 0.0
天安门 0.0
小明 0.0
来到 0.52640543361
杭研 0.0
毕业 0.0
清华大学 0.66767854461
硕士 0.0
科学院 0.0
网易 0.0
-------这里输出第 1 类文本的词语tf-idf权重------ #该类对应的原文本是： "他来到了网易杭研大厦"
中国 0.0
北京 0.0
大厦 0.525472749264
天安门 0.0
小明 0.0
来到 0.414288751166
杭研 0.525472749264
毕业 0.0
清华大学 0.0
硕士 0.0
科学院 0.0
网易 0.525472749264
-------这里输出第 2 类文本的词语tf-idf权重------ #该类对应的原文本是： "小明硕士毕业于中国科学院“
中国 0.4472135955
北京 0.0
大厦 0.0
天安门 0.0
小明 0.4472135955
来到 0.0
杭研 0.0
毕业 0.4472135955
清华大学 0.0
硕士 0.4472135955
科学院 0.4472135955
网易 0.0
-------这里输出第 3 类文本的词语tf-idf权重------ #该类对应的原文本是： "我爱北京天安门"
中国 0.0
北京 0.61913029649
大厦 0.0
天安门 0.78528827571
小明 0.0
来到 0.0
杭研 0.0
毕业 0.0
清华大学 0.0
硕士 0.0
科学院 0.0
网易 0.0
TF-IDF小结
TF-IDF是非常常用的文本挖掘预处理基本步骤，但是如果预处理中使用了Hash Trick，则一般就无法使用TF-IDF了，因为Hash Trick后我们已经无法得到哈希后的各特征的IDF的值。使用了IF-IDF并标准化以后，我们就可以使用各个文本的词特征向量作为文本的特征，进行分类或者聚类分析。
当然TF-IDF不光可以用于文本挖掘，在信息检索等很多领域都有使用。因此值得好好的理解这个方法的思想。
参考：
http://www.cnblogs.com/pinard/p/6693230.html
http://blog.csdn.net/liuxuejiang158blog/article/details/31360765
http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html
http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50323063
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作者：levy_cui
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/77962768
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