По-английски, как же ещё) Написано, что пропала скобка в вызове функции print и предлагают написать print(t)

Читается как "может имели ввиду print (t)?"

здесь не long

В 3 питоне long нет - все помещается в int

В чат лучше писать вопросы, на которые вы не смогли сами найти ответа. Если есть ошибка, попробуйте сами её сначала решить, а не кидать сразу в чат. Это плохая практика. Можно попробовать найти в интернете различия между вторым и третьим Питоном, таких статей много. Толку от этого будет больше. Подразумевается, что все эти базовые знания уже есть (либо их можно быстро нагуглить) и в чат лучше задавать вопросы уровнем посложнее.
Я бы не писал такое сообщение, если бы это было в первый раз, но такая ситуация была у вас вчера и сегодня снова. Уважайте время других и себя

https://pythonworld.ru/osnovy/python2-vs-python3-razlichiya-sintaksisa.html - вот, к примеру, первая статья в поисковой выдаче Гугла. Информация про long там присутствует

Здравствуйте!
Подскажите пожалуйста с задачи C5W3 по программированию. Меня интересует пункт 6. Просят классифицировать сообщения. Но я не понимаю как это можно сделать, если в исходных текстах на которых обучается модель нет слов,  использующихся в тесте. Например последний текст: "Only 99$" (я не смог найти 99$ в текстах для обучения).

Спасибо

так  вам там и не нужно, чтобы обязательно все слова были в текстах, вы там вроде как обучаете модель на образцах как смс сообщения и статусе, как 0 и 1 а дальше тестируете новые сообщения и получаете 0 или 1

Сначала переводим тексты в матрицу с помощью CountVectorizer().fit_transform(тексты), получается матрица 5572×8713, получились. За тем мы хотим получить матрицу n×8713, где n - кол-во предложений в тесте, делаю это с помощью CoutVectorizer().transform(тексты_смс), и получаю ошибку Vocabulary not fitted or provided.

у меня че та тут другой размерности матрица получилась

А как выглядит у вас message?  Я вот так делаю.

а  ну вообще да все верно 5572×8713 должно быть

CoutVectorizer().transform(тексты_смс) трансформ походу не надо - просто фит

Интересно. Не понимаю пока как это работает, но спасибо))

Случаем в столбцах X_train нет словарей?

Нет. Поучите что-ли теорию вероятностей. Раздел многомернве случайные величины

Так вы разницу между случайным лесом и усреднением сетей на разных сидах сможете пояснить?))

А то как-то теория и практика явно с вашим мнением расходятся)