如何解决在多列上独立使用 TFIDF
我想根据 2 个不同列中存在的信息将数据分类。我想独立地将 TFIDF 向量化应用到两列 - 即为 2 列中存在的信息使用单独的向量，并分别转换 2 个测试数据列。
这是我仅用于向量化一列 (VLOB_D&B) 的代码 -
Train_X,Test_X,Train_Y,Test_Y =
model_selection.train_test_split(Corpus['VLOB_D&B'],Corpus['category_id'],test_size=0.3,stratify =
Corpus['category_id'])
Tfidf_vect = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True,min_df=2,ngram_range=(1,2))
Tfidf_vect.fit(Train_X)
Train_X_Tfidf = Tfidf_vect.transform(Train_X)
Test_X_Tfidf = Tfidf_vect.transform(Test_X)
我不想连接信息，因为两列具有不同的意义。如何在单独的列上独立应用 TFIDF 矢量化？
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