在机器学习和自然语言处理领域，处理和分析文本数据是一项常见的任务。为了有效地进行这项工作，通常需要从文件系统中加载文本数据集。Python的scikit-learn库提供了一个方便的函数load_files，用于加载存储在文件夹结构中的文本文件。这种文件夹结构通常包含多个子文件夹，每个子文件夹代表一个类别，其中包含多个文本文件。
在使用load_files函数时，可以通过设置不同的参数来定制数据加载的过程。例如，可以选择是否加载文件内容（通过load_content参数），是否对数据进行随机打乱（通过shuffle参数），以及如何处理文件编码（通过encoding参数）。此外，如果需要处理特定类型的文件，可以通过allowed_extensions参数指定文件扩展名。
如果设置了load_content=True，那么函数将尝试将文件内容加载到内存中。在这种情况下，需要指定文件的编码方式，以便将文本文件解码为Unicode。对于许多现代文本文件，'utf-8'是一个常见的编码选择。如果保留encoding=None，则内容将作为字节而不是Unicode处理，这将限制使用scikit-learn库中的大多数文本处理功能。
在处理文本数据时，通常需要将文本转换为机器学习模型可以处理的数值特征。这通常涉及到使用scikit-learn的文本模块来构建一个特征提取转换器。这个转换器将根据问题选择合适的特征提取方法。
除了文本数据，可能还需要处理其他类型的非结构化数据输入，如图像、音频和视频。对于这些数据类型，可能需要构建类似的特征提取器。
在加载数据集时，可以通过random_state参数控制随机数生成，以确保数据集的随机打乱是可重复的。这对于需要多次运行实验并确保结果可重复的机器学习模型尤为重要。