Python 如何在线性SVC中加入频率因子？

我使用线性svc scikit学习将新闻分类为体育、健康、世界、科技、生活方式等类别。现在，对于给定的文本，假设它有： 1.5次出现word windows和3次出现word machine it未分类为技术，但如果我使用相同的文本并将windows和machine的出现次数分别增加到12和10，则会分类为技术

---

那么，有没有一种方法可以提高线性svc中任何相关类词的重要性呢？

您基本上是在寻找TF-IDF。这里TF表示术语频率，即文档中术语的计数/文档中术语的总数。这将帮助您获取文档中最常用的术语。然而，在这种情况下，一些出现频率较低的术语可能对分类更为重要，或者说对分类具有更大的权重。在这种情况下，您将包含反向文档频率IDF。它计算为logTotal documents/包含特定术语（如“x”）的文档数

最后乘以Tf*IDF值，得到该项的Tf-IDF

这是简短的

这是一个

参考资料：

---

我已经在使用TFIDF矢量器，但我需要增加某些特定术语的权重，是否可以显式增加某些单词的重要性？我认为您需要修改分类器的不同参数，而不是使用网格搜索等来修改数据本身。如果您可以发布代码，我可以更好地解释它。