如何对名为data_list分词后的list类型数据做如下处理：特征提取：我们需要将文本数据转换为数值特征，以便算法能够处理。可以使用词袋模型（Bag of Words）将文本转化为词频向量。数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，一般采用70%训练集，30%测试集的比例。请写出相应的python代码

好的，以下是使用Python实现将文本数据转换为词频向量并对数据集进行划分的代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 将分词后的data_list转化为字符串列表
data_str_list = [' '.join(words) for words in data_list]

# 创建CountVectorizer对象
vectorizer = CountVectorizer()

# 使用fit_transform方法将文本数据转化为词频向量
X = vectorizer.fit_transform(data_str_list)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.3, random_state=42)

# X_train为训练集特征矩阵，y_train为训练集标签
# X_test为测试集特征矩阵，y_test为测试集标签

其中，`labels`为数据集的标签。`train_test_split`函数可以将数据集划分为训练集和测试集，`test_size`参数设置测试集的比例，`random_state`参数设置随机数种子，保证每次划分的结果相同。