Python - 预测小于训练数据的测试数据

Question

我已经预处理了一些数据，准备好训练多项朴素贝叶斯分类。训练数据占我数据的 80%，测试数据占 20%。

训练数据是一个大小为 8452 的数组，测试数据是一个大小为 4231 的数组

如果我想查看火车数据的预测，我可以执行以下代码

multiNB = MultinomialNB()

model = multiNB.fit(x_train, y_train)

y_preds = model.predict(x_train)

但如果我想预测我的测试 即

y_preds = model.predict(x_test)

我收到以下错误：

ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0,
 with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) (size 8452 is different from 4231)

如果我需要提供有关我的代码的更多信息，请询问，但我被困在这里，我并不真正了解导致该错误的原因，欢迎任何帮助。

这就是我获得训练测试集的方式：

total_count = len(tokenised_reviews)

split = int(total_count * 0.8)

shuffle = np.random.permutation(total_count)

x = []
y = []

for i in range(total_count):
    x.append(x_data[shuffle[i]])
    y.append(y_data[shuffle[i]])

x_train = x[:split]
x_test = x[split:]

y_train = y[:split]
y_test = y[split:]

Answer 1

作为评论输入太长了，当我再次尝试你的时候，我得到了一个非常奇怪的结构。我不知道x_data 是什么，所以很难解释确切的错误是什么。

我怀疑再次将数据放回列表时出了点问题，所以如果你这样做：

total_count = len(x_train)
split = int(total_count * 0.8)
shuffle = np.random.permutation(total_count)

x_train = x_data[shuffle[split:]]
x_test = x_data[shuffle[:split]]

y_train = y_data[shuffle[split:]]
y_test = y_data[shuffle[:split]]

您应该将 x_train 和 x_test 作为原始数据的子集。

或者你可以简单地这样做：

from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.2)