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  3. Python 中的机器学习特征工程
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道练习

转换未见过的数据

从文本创建向量时，任何在训练机器学习模型前执行的转换，也需要同样应用到新的、未见过的（测试）数据上。要做到这一点，请遵循上一章相同的方法：仅在训练数据上拟合 vectorizer，并将其应用到测试数据。

在本练习中，speech_df DataFrame 已被拆分为两部分：

  • train_speech_df：训练集，包含前 45 篇演讲。
  • test_speech_df：测试集，包含其余的演讲。

说明

100 XP
  • 实例化 TfidfVectorizer。
  • 拟合该 vectorizer，并将其应用到 text_clean 列。
  • 在测试数据的 text_clean 列上应用相同的 vectorizer。
  • 使用测试集中的这些新特征创建一个 DataFrame。