Python 文本分类与分类；推荐

我正在尝试创建一个机器学习算法，用于农村地区的地址分类或类似地址分类。我有一个历史数据，包括地址列表（自变量）、村名（自变量）、Pin码（自变量）、客户手机号和路线号（因变量）。路线号为送货车，这将有助于他们覆盖该区域内最大数量的送货目的地

挑战-

“地址”可能拼写错误

“村庄名称”可以为空

“Pin码”可能是错误的

好事-

并非所有自变量都可以同时为错误/空

现在，创建此算法的目的是根据“地址”、“村庄”、“Pin码”和历史数据（其中我们手动选择了送货车的路线）选择最佳路线编号

我是初学者，我不知道该怎么做，该用哪个流程

我已经完成了任务

地址清理-删除短词、大词、停止词

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现在尝试使用word vector，但我无法做到这一点。

首先，您必须先构建一个数据集，其中包含尽可能多的村庄名称！因为许多村庄都有相似的名字，所以识别拼写错误是相当困难和危险的！有一两个字母的差别。所以，数据集越大越好。 然后，尝试使用村名和PIN码（）的组合，或者使用模糊逻辑。 希望有帮助！快乐编码