现在，我们构建一个正式的输入函数，可以将其传递给TensorFlowEstimator对象的train()方法。
下面根据这些数据训练一个情感分析模型，以预测某条评价总体上是好评（标签为1）还是差评（标签为0）。为此，我们会使用词汇表，词汇表中的每个术语都与特征矢量中的一个坐标相对应。为了将样本的字符串值terms转换为这种矢量格式，我们按以下方式处理字符串值：若该术语没有出现在样本字符串中，则坐标值将为0；若出现在样本字符串中，则坐标值为1。未出现在该词汇表中的样本中的术语将被弃用。
- 线性模型
对干第一个模型，我们将使用54个信息性术语来构建LinearClassifier模型。这是一个使用具有稀疏输入和显式词汇表的线性模型。以下代码将为我们的术语构建特征列。categorical\_column\_with\_vocabulary\_list函数可使用“字符串-特征矢量”映射来创建特征列。
第10章 神经网络
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