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

Mejora del modelo

Introducción al procesamiento de lenguaje natural en Python