CountVectorizer - (2)

이번 시간에는 CountVectorizer를 이용하여 청와대 청원 데이터를 벡터화 시켜 보도록 하겠습니다.

실습 순서는 다음과 같습니다.

 

1. train 데이터를 이용해 CountVectorizer 학습(fit)
2. 학습(fit) 된 CountVectorizer를 이용해 train 데이터 변환(transform)
3. train 데이터로 학습(fit) 된 CountVectorizer를 이용해 test 데이터 변환(transform)

그럼 바로 실습을 진행해보도록 하겠습니다

from sklearn.featrue_extraction.text import CounterVectorizer

#Count Vectorization으로 train 데이터를 피처 벡터화 변환 수행
vect = CounterVector()
vect.fit(train['data'])
train_x = vect.transform(train['data'])

print('train 데이터 사이즈', train_x.shape)

#train Data로 fit()된 ConVectorizer를 이용해 테스트 데이터를 Feature Vector화 변환 수행

test_x = vect.transform(test['data'])
print('test 데이터 사이즈',test_x.shape)