Compter les mots (II)
Une fois le vectoriseur ajusté aux données, vous pouvez l’utiliser pour transformer le texte en un tableau qui représente les occurrences de mots. Ce tableau aura une ligne par bloc de texte et une colonne pour chacune des caractéristiques générées par le vectoriseur que vous avez observées dans l’exercice précédent.
Le vectoriseur que vous avez ajusté à l’exercice précédent (cv) est disponible dans votre environnement de travail.
Cet exercice fait partie du cours
Feature engineering pour le Machine Learning en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Apply the vectorizer
cv_transformed = ____(speech_df['text_clean'])
# Print the full array
cv_array = ____
print(cv_array)