Crea los DataFrames count_df y tfidf_df usando pd.DataFrame() y especificando los valores como primer argumento y las columnas (o características) como segundo argumento.
- Puedes acceder a los valores usando el atributo .A de, respectivamente, count_train y tfidf_train.
- Puedes acceder a las columnas usando los métodos .get_feature_names() de count_vectorizer y tfidf_vectorizer.
Imprime el head de cada DataFrame para investigar su estructura. Esto ya está hecho por ti.
Comprueba si los nombres de las columnas son los mismos en cada DataFrame creando un nuevo objeto llamado difference para ver la diferencia entre las columnas que tiene count_df respecto a tfidf_df. Puedes acceder a las columnas con el atributo .columns de un DataFrame. Resta el conjunto de tfidf_df.columns del conjunto de count_df.columns.
Comprueba si los dos DataFrames son equivalentes usando el método .equals() en count_df con tfidf_df como argumento.

Mejorar el modelo

Introducción al Natural Language Processing en Python