フラグを作成する
今回は、関心のある検索語にメールがヒットした場合に 1 を返し、それ以外は 0 を返す 実際のフラグ 変数を作成します。これは、テキストデータの内容を Machine Learning モデルの特徴量として、またはモデル結果に付与する実際のフラグとして使うための最後のステップです。メールを含むデータフレーム df を引き続き使用し、searchfor リストは前の演習で定義したものを使います。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ不正検知
演習の手順
- numpy の where 条件を使い、クリーン済みのメールに
searchforリスト内の単語が含まれる場合に '1'、それ以外は 0 をフラグとして付けます。 searchforリスト内の単語は、論理和（or）を示す記号で連結します。- 作成したフラグ変数の値を集計します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create flag variable where the emails match the searchfor terms
df['flag'] = ____.____((df['clean_content'].___.____('____'.____(____)) == True), 1, 0)
# Count the values of the flag variable
count = df['flag'].____()
print(count)