用作TfidfTransformer输入的CountVectorizer输出与TfidfTransformer()

的输入有什么区别？

TfidfTransformer是一种用于计算文本特征权重的转换器，它将文本表示为TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）向量。而CountVectorizer是一种用于将文本转换为词频矩阵的转换器。

区别如下：

1. 输出形式不同：CountVectorizer输出的是文本的词频矩阵，每个文本对应一个向量，向量的每个元素表示对应词在文本中出现的次数；而TfidfTransformer输出的是TF-IDF权重矩阵，每个文本对应一个向量，向量的每个元素表示对应词的TF-IDF权重。
2. 特征权重计算方式不同：CountVectorizer只计算词频，即某个词在文本中出现的次数；而TfidfTransformer计算的是TF-IDF权重，考虑了词频和逆文档频率的影响。TF（Term Frequency）表示某个词在文本中出现的频率，IDF（Inverse Document Frequency）表示某个词在整个文本集合中的重要程度。
3. 应用场景不同：CountVectorizer适用于文本分类、聚类等任务，可以将文本表示为词频矩阵，用于机器学习算法的输入；而TfidfTransformer适用于信息检索、文本相似度计算等任务，可以将文本表示为TF-IDF权重矩阵，用于计算文本之间的相似度。

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