CountVectorizer min_dfで対応したい

2024年6月8日

CountVectorizer の min_df パラメータは、トークンが現れる最小文書頻度を指定します。これにより、指定した文書頻度よりも低い頻度で現れるトークンは無視されます。

以下は、min_df パラメータを設定して CountVectorizer を使用する方法の例です：

python
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# CountVectorizerのインスタンスを作成し、min_dfを設定
vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)  # 1回以上出現するトークンのみを考慮

# CountVectorizerを使用してテキストデータをベクトル化
X_category_name_vectorized = vectorizer.fit_transform(X_category_name)

上記の例では、min_df=1 を指定しています。これは、1回以上出現するトークンのみを考慮することを意味します。この値を調整して、最適な結果を得ることができます。たとえば、min_df=2 を指定すると、2回以上出現するトークンのみを考慮することになります。

min_df パラメータを設定することで、空の語彙に関連するエラーを回避できるかもしれません。ただし、この方法が解決策となるかどうかは、データに依存します。