Python Sklearn : Dynamically set parameters for TfIdfVectorizer

所以通常我们创建一个 TfIdfVectorizer 作为

TfidfVectorizer(stop_words='english',sublinear_tf=True,use_idf=True)

如果参数在 map 中怎么办？有没有办法动态设置 TfIdfVectorizer 的参数？

最佳答案

您可以将参数存储在字典中并从那里设置它们:

params = {'stop_words':'english','sublinear_tf':True,'use_idf'=True}
TfidfVectorizer(stop_words=params['stop_words'],sublinear_tf=params['sublinear_tf'],use_idf=params['use_idf']).

然而，Python 也有一个特殊的语法，允许您使用字典传递参数，这将获得与上述相同的结果:

TfidfVectorizer(**params)

关于Python Sklearn : Dynamically set parameters for TfIdfVectorizer，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/33379171/