text - SklearnClassifier.train(labeled_featuresets)

Question

我急需帮助T_T

我正在尝试将 TF-IDF 功能传递给 SklearnClassifier.train()。TF-IDF 特征由以下代码生成

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf = TfidfVectorizer(max_features = 6000)
tfidf.fit(corpus)
tfidf_features = tfidf_transform(corpus)

然后我将其输入 SklearnClassified.train() 如下

SklearnClassifier(model).train([tfidf_features[0:train_cutoff],[label[0:train_cutoff]

它不起作用，我想我需要输入 leabel_featuresets，但我不知道如何将 tfidf_features 转换为 labelled_featuresets。