Scikit-learn不解析文本，需用TfidfVectorizer或CountVectorizer将字符串转为数值矩阵；直接传字符串给fit()会报错，因其只接受二维数组；两者默认小写、分词、去标点，但不自动做词干提取或停用词扩展。
Scikit-learn 本身不解析文本，它只做数值化转换；真正提取特征靠的是 TfidfVectorizer 或 CountVectorizer 这类转换器，它们把原始字符串变成模型能吃的数字矩阵。
为什么直接传字符串给 fit() 会报错？
因为 fit() 和 fit_transform() 期待的是二维数组（如 [[1, 2], [3, 4]]），而原始文本是字符串列表（如 ["hello world", "goodbye world"]）。必须先用向量化器“翻译”一遍。
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CountVectorizer只统计词频，适合简单场景或作为 baseline -
TfidfVectorizer在词频基础上除以逆文档频率，能压制高频无意义词（比如“的”“and”） - 两者都默认小写、分词（按空格）、过滤标点，但不会做词干提取或停用词扩展——得手动配
stop_words或tokenizer
TfidfVectorizer 的几个关键参数怎么选？
不同参数直接影响特征维度和泛化能力，不是调参，是根据任务定策略。
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max_features=5000：限制最多保留 5000 个高频词，避免稀疏矩阵爆炸（尤其语料少时） -
ngram_range=(1, 2)：启用 unigram + bigram，能捕获“机器学习”这种组合，但维度翻倍，慎用 -
min_df=2：词在至少 2 个文档中出现才保留，过滤拼写错误或极冷门词 -
max_df=0.95：出现在 95% 文档里的词（如“产品”“服务”）直接丢掉，防止主导特征空间
训练集和测试集必须用同一个 TfidfVectorizer 实例
否则维度对不上，transform() 会报 ValueError: Vocabulary wasn't fitted 或维度不匹配。
- ✅ 正确做法：
vec = TfidfVectorizer().fit(train_texts)，再用vec.transform(test_texts) - ❌ 错误做法：分别对训练集和测试集调
fit_transform()，导致两套 vocab 和权重 - 如果后续要部署，记得用
joblib.dump(vec, "vectorizer.pkl")保存 fitted 向量化器，别只存数据
特征提取这步看着简单，但 vectorizer 的 vocabulary_ 字典一旦固化，新增词就永远进不来；线上遇到未登录词（OOV），只能靠预处理兜底（比如统一替换成
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