在 DictVectorizer 和 fit_transform 之后自动填充测试数据答案

【问题标题】：Auto-fill for testing data after DictVectorizer and fit_transform在 DictVectorizer 和 fit_transform 之后自动填充测试数据
【发布时间】：2019-05-06 10:26:28
【问题描述】：

在 Sklearn 中，对于训练数据的字典，我有从原始字典转换而来的全长向量，例如 [1,0,0,0,0]。（使用 DictVectorizer 和 fit_transform。）

vec = DictVectorizer(sparse=True)
data = vec.fit_transform(dict_list)

但是，在测试数据中，由于样本数量有限，我没有从dict转换而来的全长向量，比如[0,0,0,1]。

这些是否有帮助，自动填充缺失向量列的测试数据（为 0）？

【问题讨论】：

标签： machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

在测试方面，您所做的只是：

test_data = vec.transform(test_dict_list)

【讨论】：