有没有一种方法可以使用scikit或任何其他python包仅获取单词的IDF值？

我的数据集中有一个文本列，使用该列，我希望为所有存在的单词计算IDF。scikit中的TFID实现，如

tfidf

vectorize，直接为我提供了tfidf值，而不仅仅是单词idf。有没有办法让word idf提供一组文档？

您只需将TfidfVectorizer与use\u idf=True（默认值）一起使用，然后用idf\u进行提取即可

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

my_data = ["hello how are you", "hello who are you", "i am not you"]

tf = TfidfVectorizer(use_idf=True)
tf.fit_transform(my_data)

idf = tf.idf_ 

[奖金]如果您想获得特定单词的idf值：

# If you want to get the idf value for a particular word, here "hello"    
tf.idf_[tf.vocabulary_["hello"]]

---

为什么不自己计算呢。这是一个简单的计算TfidVectorizer有一个

idf\uu

，你可以在安装后使用。@Usernamenotfound我一直沉迷于编写自己的代码来做我知道逻辑的事情。这导致我的效率低于其他了解图书馆直接功能的人。因此，除非必要，我故意不写代码。您如何获得IDF值，例如术语“not”的IDF值。IDF（“not”）=什么？属性“词汇表”提供了单词和特征标记之间的映射。您应该使用词汇表获取特征标记，然后使用此值在idf中获取相应的值。