Kaggleのデータからbag of wordsを作ってみた(3/3)

#初めに
この記事はKaggleのデータ「Bag of Words Meets Bags of Popcorn」のデータでbag of wordsを作り、Random Forestで予測するまでを説明する初心者向けの記事です。
英語記事でいいものを見つけたので、英語が苦手な方向けに和訳+初心者向けに補足したものになっております。
また、投稿自体が初めてのなのでアドバイスをいただければ幸いです。
Kaggleのデータからbag of wordsを作ってみた(1/3)
Kaggleのデータからbag of wordsを作ってみた(2/3)
#環境

• Python 3.6.0 :: Anaconda custom (x86_64)
• Mac OS X 10.12.5

#この章で行うこと

• 前回作成したレビューデータからのbag of wordsを用いてのRandom Forestの学習と予測

#Random Forest
print("Training the random forest...")
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 初期化
forest = RandomForestClassifier(n_estimators = 100) 
#Random Forestの学習
forest = forest.fit( train_data_features, train["sentiment"] )

#次にテストデータのクリーニングを行います。

#テストデータの読み込み
test = pd.read_csv("testData.tsv", header=0, delimiter="\t", \
                   quoting=3 

# ここで25,000 rows and 2 columnsのデータだと確認
print (test.shape)

#テストデータのクリーニング
for i in range(0,num_reviews):
    if( (i+1) % 1000 == 0 ):
        print ("Review %d of %d\n" % (i+1, num_reviews))
    clean_review = review_to_words( test["review"][i] )
    clean_test_reviews.append( clean_review )

#ここでテストデータを単語ベクトルの形に変換する
test_data_features = vectorizer.transform(clean_test_reviews)
test_data_features = test_data_features.toarray()

#学習した　Random Forestを用いて予測
result = forest.predict(test_data_features)

#予測結果をcsvファイルに変換(kaggleでは予測結果をcsvで提出することが一般的であるため)
output = pd.DataFrame( data={"id":test["id"], "sentiment":result} )
output.to_csv( "Bag_of_Words_model.csv", index=False, quoting=3 )

#参考文献
Part 1: For Beginners - Bag of Words