商品名には適している。カウントベクトライザーに重みをつけたアルゴリズムなんだっけ
カウントベクトライザーは、通常、テキストデータをベクトル形式に変換する際に利用されます。テキストデータをベクトルに変換するとき、各単語の出現回数や出現頻度を特徴量として扱います。通常のカウントベクタライザーでは、各単語の出現回数がそのまま特徴量として扱われます。
一方、重み付きのカウントベクタライザーでは、単語の出現回数だけでなく、その単語が含まれる文書の中での重要度を考慮した重みを付けることができます。代表的な手法としては、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）があります。TF-IDFは、単語の出現頻度（TF）と逆文書頻度（IDF）の積で重みを計算します。これにより、単語の出現回数だけでなく、その単語がデータセット全体でどの程度一般的であるかも考慮されます。
重み付きのカウントベクタライザーは、テキストデータにおいて単語の重要度をより正確に捉えることができるため、一般的には単純なカウントベクタライザーよりも優れた性能を示すことがあります。