我希望能简要了解TF-IDF如何生成可用于机器学习的特征。词袋模型和TF-IDF之间有何区别？我理解TF-IDF的工作原理，但不明白如何用它生成特征，以及这些特征如何在分类/回归中使用。

我正在使用scikit-learn；以下代码在理论上和实践中实际做了什么？我已经根据我的理解进行了注释，并提出了一些问题，任何帮助都将非常感激：

  traindata = list(np.array(p.read_table('data/train.tsv'))[:,2]) #获取用于TF-IDF的数据，我得到了这个
  testdata = list(np.array(p.read_table('data/test.tsv'))[:,2]) #获取用于TF-IDF的数据，我得到了这个
  y = np.array(p.read_table('data/train.tsv'))[:,-1] #我们的数据标签
  tfv = TfidfVectorizer(min_df=3,  max_features=None, strip_accents='unicode',          analyzer='word',token_pattern=r'\w{1,}',ngram_range=(1, 2), use_idf=1,smooth_idf=1,sublinear_tf=1) #创建带有参数的TF-IDF对象，以规定其行为方式
  rd = lm.LogisticRegression(penalty='l2', dual=True, tol=0.0001,                              C=1, fit_intercept=True, intercept_scaling=1.0,                              class_weight=None, random_state=None) 
  X_all = traindata + testdata #将数据合并
  lentrain = len(traindata) #这是什么？
  tfv.fit(X_all) #特征是在这里创建的吗？所有单词都被用作特征吗？这里发生了什么？
  X_all = tfv.transform(X_all)#将我们的文本numpy数组转换为TF-IDF
  X = X_all[:lentrain] 
  X_test = X_all[lentrain:] 
  rd.fit(X,y) #在新生成的特征集上训练逻辑回归，每个单词一个特征？

回答：

我想这里让你困惑的是idf，因为词袋模型是文档中单词的tf，那么为什么要用idf呢？idf是一种估计单词重要性的方法，通常，文档频率（df）是估计单词在分类中的重要性的好方法，因为当一个单词出现在较少的文档中时（例如，nba总是出现在属于体育的文档中），显示出更好的区分性，所以idf与单词的重要性呈正相关。