テキスト機能と数値機能の組み合わせについて

Question

KaggelのJob Salary Predictionを見ると、数字の機能（カテゴリなど）とテキストのもの（FullDescriptionなど）があります。

このようなデータのトレーニング方法を教えてください。私はTfidfTransformerを使ってテキストをベクトル化することを考えましたが、それは多くの学習アルゴリズム（例えばRandomForestRegressor）が動作を拒否する疎行列を作成します。また、テキストの特徴ベクトルを取得したら、それを他のフィーチャとどのように組み合わせるのですか？

どのようにこのようなデータを扱う上での指針ですか？

ありがとうございます！

Answer 1

私が最初に独立して各テキストフィールドのTF-IDF機能に線形モデルを学習し、他の機能への追加機能として、線形モデルの予測を追加して、組み合わせた機能にExtraTreesRegressorまたはGradientBoostedTreeRegressorを訓練するでしょう。