Python 如何告知scikit学习矢量器使用特定功能？_Python_Scikit Learn_Vectorization

Python 如何告知scikit学习矢量器使用特定功能？

python scikit-learn

Python 如何告知scikit学习矢量器使用特定功能？,python,scikit-learn,vectorization,Python,Scikit Learn,Vectorization,我有一套用手抓取的特征。不是所有的都是单字；其中一些是大图，另一些是三叉图。我想对我的文本进行建模——这些文本是以原始文本的形式提供的，明确地基于这些特征。我怎样才能在sklearn中做到这一点？到目前为止，我就是这样定义向量器的 def initialize(): from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 3))

我有一套用手抓取的特征。不是所有的都是单字；其中一些是大图，另一些是三叉图。我想对我的文本进行建模——这些文本是以原始文本的形式提供的，明确地基于这些特征。我怎样才能在sklearn中做到这一点？到目前为止，我就是这样定义向量器的

def initialize():
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 3))
    return vectorizer

CountVectorizer

和

TfIdfVectorizer

允许您指定要使用的词汇表。将它们作为关键字参数

词汇表传递给构造函数。引自：
词汇表：映射或可编辑，可选
一种映射（如dict），其中键为术语，值为
特征矩阵中的索引，或项上的可数。如果不是
给定的词汇表由输入文档确定
CountVectorizer
和TfIdfVectorizer
允许您指定要使用的词汇表。将它们作为关键字参数词汇表传递给构造函数。引自：
词汇表：映射或可编辑，可选
一种映射（如dict），其中键为术语，值为
特征矩阵中的索引，或项上的可数。如果不是
给定的词汇表由输入文档确定
CountVectorizer
和TfIdfVectorizer
允许您指定要使用的词汇表。将它们作为关键字参数词汇表传递给构造函数。引自：
词汇表：映射或可编辑，可选
一种映射（如dict），其中键为术语，值为
特征矩阵中的索引，或项上的可数。如果不是
给定的词汇表由输入文档确定
CountVectorizer
和TfIdfVectorizer
允许您指定要使用的词汇表。将它们作为关键字参数词汇表传递给构造函数。引自：
词汇表：映射或可编辑，可选
一种映射（如dict），其中键为术语，值为
特征矩阵中的索引，或项上的可数。如果不是
给定的词汇表由输入文档确定