Sklearn TfidfVectorizer的get_feature_names_out()输出无意义词疑问

这些无意义字符全部来自20newsgroups数据集本身，和scikit-learn的内置内容没有任何关系。

• scikit-learn的TfidfVectorizer本身不预置任何固定词表，所有输出的特征名，都是它从传入的拟合文本里按规则切分提取出的token，不会凭空生成词汇，也没有内置的词库类内容。
• 20newsgroups是采集自90年代Usenet新闻组的真实用户发帖语料，本身就带有大量原生噪声：包括用户随手输入的乱码、签名档的特殊符号串、早期论坛的排版分隔线、打字错误、非英语零散字符、设备型号/用户id类无意义字符串，你看到的zz_g9q3、长串下划线组成的分隔符、带特殊重音的零散字符都属于这类原始噪声。
• 验证方式非常简单：直接在原始的newsgroups_train.data或newsgroups_test.data文本列表里搜索zz_g9q3这类字符串，就能直接定位到包含该内容的原始发帖。

另外你贴的代码存在流程疏漏：你只实例化了向量器，没有在训练集上调用fit()/fit_transform()学习词表，直接对测试集调用transform()会触发未拟合错误，应该是整理代码的时候漏了训练集拟合的步骤。如果要减少这类无意义特征的干扰，可以在初始化向量器、加载数据集的时候加简单的过滤规则：

• 加载20newsgroups时传入参数remove=('headers', 'footers', 'quotes')，去掉邮件头、页脚签名、引用内容，能过滤掉大部分签名档类乱码
• 初始化TfidfVectorizer时设置min_df=2，过滤掉仅在1篇文档里出现的极低频乱码
• 可以通过token_pattern参数设置更严格的词匹配规则，比如仅匹配纯字母组成的字符串，过滤掉带特殊符号的乱码token

内容的提问来源于stack exchange，提问作者IMSC Panda