• 日期: 2026-09-19
  • 标签: 科技

这段代码没有明显的错误，但是可以进行一些改进：

  1. 可以使用TfidfVectorizer来替代CountVectorizer，这样可以更好地考虑词语的重要性。

  2. 可以使用GridSearchCV来寻找最优的参数组合，例如max_df和min_df的取值。

  3. 可以使用nltk等自然语言处理工具来进行更好的分词处理。

n_features = 1000 #提取1000个特征词语 tf_vectorizer = CountVectorizerstrip_accents = unicode max_features=n_features stop_words=english

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