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  3. Python으로 배우는 Machine Learning 특성 공학
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演習

보지 못한 데이터 변환하기

텍스트에서 벡터를 만들 때, Machine Learning 모델을 학습하기 전에 수행한 모든 전처리와 변환은, 새로 들어오는 미확인(테스트) 데이터에도 동일하게 적용해야 해요. 이를 위해 지난 장과 같은 접근을 따르세요: 벡터라이저는 학습 데이터에만 맞추고(fit), 테스트 데이터에는 이를 적용(transform)합니다.

이번 연습 문제에서는 speech_df DataFrame이 두 부분으로 나뉘어 있어요:

  • train_speech_df: 처음 45개 연설로 구성된 학습 세트
  • test_speech_df: 나머지 연설로 구성된 테스트 세트

指示

100 XP
  • TfidfVectorizer를 인스턴스화하세요.
  • 벡터라이저를 학습 데이터의 text_clean 열에 맞추고 적용하세요.
  • 동일한 벡터라이저를 테스트 데이터의 text_clean 열에도 적용하세요.
  • 테스트 세트에서 생성된 이 새로운 특징들로 DataFrame을 만드세요.