from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer vect = DictVectorizer() features = features.to_dict(orient = 'records')

这段代码的作用是将一个 Pandas DataFrame 中的特征转换为字典格式，然后利用 DictVectorizer 进行向量化处理。具体来说：

- `features.to_dict(orient='records')` 将 DataFrame 中的每行特征转换为一个字典，其中键为特征名，值为对应的特征值。orient='records' 表示每行特征转换为一个字典，返回一个列表，每个元素为一行特征对应的字典。
- `vect = DictVectorizer()` 创建一个 DictVectorizer 对象。
- `features = vect.fit_transform(features)` 调用 DictVectorizer 的 `fit_transform()` 方法，将特征字典列表转换为一个稀疏矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征。矩阵中的元素表示该样本在对应特征上的取值。
- 最终返回稀疏矩阵 `features`。这个矩阵可以作为输入给机器学习模型进行训练或预测。