使用 `TfidfVectorizer`、`CountVectorizer` 等时需要对标签进行编码吗？

Posted 2023-03-12

【中文标题】使用 `TfidfVectorizer`、`CountVectorizer` 等时需要对标签进行编码吗？

【英文标题】：It is necessary to encode labels when using `TfidfVectorizer`, `CountVectorizer` etc?

【发布时间】：2021-08-25 01:32:27

【问题描述】：

在处理文本数据时，我理解需要将文本标签编码为某种数字表示（即，通过使用 LabelEncoder、OneHotEncoder 等）

但是，我的问题是，当您使用某些特征提取类（即TfidfVectorizer、CountVectorizer 等）时，您是否需要明确执行此步骤，或者这些是否会为您编码标签？

如果您确实需要自己单独对标签进行编码，您是否可以在Pipeline 中执行此步骤（如下图所示）

    pipeline = Pipeline(steps=[
        ('tfidf', TfidfVectorizer()),
        ('sgd', SGDClassifier())
    ])

或者您是否需要事先对标签进行编码，因为管道需要 fit() 和 transform() 数据（而不是标签）？

【参考方案1】：

查看 scikit-learn 词汇表中的术语 transform：

在转换器中，将输入（通常只有 X）转换为一些转换后的空间（通常表示为 Xt）。输出是一个长度为 n_samples 且列数在拟合后固定的数组或稀疏矩阵。

事实上，几乎所有的转换器都只转换特征。这也适用于TfidfVectorizer 和CountVectorizer。如果有疑问，您可以随时检查转换函数的返回类型（如CountVectorizer 的fit_transform 方法）。

在管道中组装多个变压器时也是如此。它在其user guide中声明：

Transformers 通常与分类器、回归器或其他估计器组合以构建复合估计器。最常用的工具是管道。 Pipeline 通常与 FeatureUnion 结合使用，它将转换器的输出连接到复合特征空间中。 TransformedTargetRegressor 处理变换目标（即对数变换 y）。 相比之下，Pipelines 只转换观察到的数据 (X)。

因此，总而言之，您通常会在适合估算器/管道之前单独处理标签。