文本特征分类功能：

1、文本特征抽取：count

文本分类----如每天的文献分类/文章的分类

2、tf  idf:

2.1 tf:term frequency:词的频率    出现的次数（类似count）

2.2 idf:逆文档频率inverse document frequency

log(总文档数量/该词出现的文档数量）

例：log(数值)：输入的数值越小，结果越小

tf*idf 重要性

tf idf

tf:term frenquency词的频率 出现的次数

idf:inverse document frequency 逆文档频率

log(总文档数量/该词出现的文档数量)

重要性程度

### tf_  idf分析

朴素贝叶斯

> tf: term frequency(词的频率) 出现的次数

> idf: 逆文档频率 inverse document frequency 公式：log(总文档数量/该词出现的文档数量)

log() 输入的数值越小，结果越小。

> tf*idf 重要性 用以苹果一个词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。

sklearn.feature_extraction.text.TfidVectorizer