# 构建TF-IDF特征向量 vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(data['word_list'])

这段代码使用TF-IDF算法将文本数据转换为特征向量。具体来说，它使用TfidfVectorizer类将文本数据data['word_list']转换为TF-IDF特征向量矩阵X。

TF-IDF是一种用于信息检索和文本挖掘的常用技术，它可以衡量一个词在文本中的重要性。TF-IDF分为两部分：TF（Term Frequency）和IDF（Inverse Document Frequency）。TF表示一个词在文本中出现的频率，IDF表示这个词在整个文本集合中的重要性。TF-IDF将两者相乘得到一个词的TF-IDF值，该值越大，表示该词对文本特征的贡献越大。

在这段代码中，TfidfVectorizer类会先将文本数据分词，并统计每个词在每个文本中的出现次数（即TF），然后计算每个词的IDF值，最后将TF和IDF相乘得到每个词的TF-IDF值。最终，这些TF-IDF值被组合成文本的特征向量矩阵X。