我的代码可以进行数值预测，但如何进行基于文本的预测呢？

我尝试过编写一个Python脚本，将字符串转换为数字，但效率非常低。我正在寻找更好的方法来实现这一点。

import pandas as pdimport numpy as npimport sklearnfrom sklearn import linear_modelfrom sklearn.utils import shuffledata = pd.read_csv("data.csv", sep=";")data = data[["index1", "index2", "index3", "index4", "index5", "index6"]]predict = "index6"X = np.array(data.drop([predict], 1))y = np.array(data[predict])x_train, x_test, y_train, y_test =         sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, test_size = 0.1)linear = linear_model.LinearRegression()linear.fit(x_train, y_train)acc = linear.score(x_test, y_test)print(acc)print('Coefficient: \n', linear.coef_)print('Intercept: \n', linear.intercept_)predictions = linear.predict(x_test)for x in range(len(predictions)):    print(predictions[x], x_test[x], y_test[x])

这是进行数值预测的代码。

回答：

你可以尝试使用TF-IDF方法对你的词语进行向量化，这种方法会将字符串转换为基于它们的频率和使用情况的浮点值数组。这是自然语言处理中将词语转换为数字的最常用方法，可能对你也有效。有很多关于TF-IDF向量化的教程可供参考。