Python sklearn MultinomialNB：使用 DictVectorizer 的维度不匹配答案

【问题标题】：Python sklearn MultinomialNB: Dimension mismatch using DictVectorizerPython sklearn MultinomialNB：使用 DictVectorizer 的维度不匹配
【发布时间】：2018-10-04 03:00:27
【问题描述】：

我正在尝试做MultinomialNB。我得到了Value Error: dimension mismatch。

我将DictVectorizer 用于训练数据，LabelEncoder 用于课程。

这是我的代码：

def create_token(inpt):
    return inpt.split(' ')

def tok_freq(inpt):
    tok = {}
    for i in create_token(inpt):
        if i not in tok:
            tok[i] = 1
        else:
            tok[i] += 1
    return tok

training_data = []
for i in range(len(raw_data)):
    training_data.append((get_freq_of_tokens(raw_data.iloc[i].text), raw_data.iloc[i].category))

#vectorization
X, y = list(zip(*training_data))
label = LabelEncoder()
vector = DictVectorizer(dtype=float, sparse=True)
X = vector.fit_transform(X)
y = label.fit_transform(y)
multinb = mnb()
multinb.fit(X,y)

#vectorization for testing set
Xz = tok_freq(sms)
testX = vector.fit_transform(Xz)

multinb.predict(testX)

我的代码的哪一部分是错误的？谢谢。

【问题讨论】：

标签： python-3.x scikit-learn valueerror dictvectorizer

【解决方案1】：

改变

testX = vector.fit_transform(Xz)

到：

testX = vector.transform(Xz)

当您执行fit() 或fit_transform() 时，您实际上是在针对新数据训练矢量化器，这不是您想要的。您只想以与训练集相同的方式转换测试集，因此只需调用transform()

【讨论】：