TF-IDF +多元回归预测问题

TF-IDF是一种常用的文本特征提取方法，用于衡量一个词在文本中的重要程度。它由两部分组成：词频（Term Frequency，TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF）。

TF指的是某个词在文本中出现的频率，计算公式为：TF = 某个词在文本中出现的次数 / 文本中总词数。TF的值越大，表示该词在文本中越重要。

IDF指的是某个词在整个文本集合中的重要程度，计算公式为：IDF = log(文本集合中的文本总数 / 包含该词的文本数 + 1)。IDF的值越大，表示该词在整个文本集合中越不常见，具有更高的区分度。

TF-IDF的计算公式为：TF-IDF = TF * IDF。通过计算每个词的TF-IDF值，可以得到一个向量表示文本的特征。

多元回归预测问题是指通过多个自变量来预测一个因变量的问题。多元回归分析是一种统计方法，用于建立自变量与因变量之间的关系模型。在预测问题中，可以使用多元回归模型来预测因变量的取值。

TF-IDF +多元回归预测问题的应用场景包括文本分类、情感分析、推荐系统等。通过提取文本的TF-IDF特征，并结合多元回归模型，可以对文本进行分类、情感分析或推荐相关内容。

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