<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 2A.ml - Classification binaire avec features textuelles
Ce notebook propose de voir comment incorporer des features pour voir l'amélioration des performances sur une classification binaire.
Step1:  Récupérer les données
Les données sont téléchargeables Compétition 2017 - additifs alimentaires ou encore avec le code 
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
from jyquickhelper import add_notebook_menu
add_notebook_menu()
Explanation: 2A.ml - Classification binaire avec features textuelles
Ce notebook propose de voir comment incorporer des features pour voir l'amélioration des performances sur une classification binaire.
End of explanation
from pyensae.datasource import download_data
data_train = download_data("off_train_all.zip", 
                           url="https://raw.githubusercontent.com/sdpython/data/master/OpenFoodFacts/")
data_test = download_data("off_test_all.zip", 
                           url="https://raw.githubusercontent.com/sdpython/data/master/OpenFoodFacts/")
import pandas
df = pandas.read_csv("off_test_all.txt", sep="\t", encoding="utf8", low_memory=False)
df.head()
df.head(n=2).T[:50]
df.head(n=2).T[50:100]
df.head(n=2).T[100:150]
df.head(n=2).T[150:]
Explanation: Récupérer les données
Les données sont téléchargeables Compétition 2017 - additifs alimentaires ou encore avec le code :
End of explanation
<END_TASK>