TF-IDF变换后测试集和训练集特征个数不同导致的误差

Question

我正在尝试创建一个 AI 来读取我的数据集并说明数据外的输入是 1 还是 0

我的数据集包含定性数据列和布尔值列。这是其中的一个示例：

进口：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import classification_report
import re
import string

打开并清理数据集：

saisei_data = saisei_data.dropna(how='any',axis=0) 
saisei_data = saisei_data.sample(frac=1)
X = saisei_data['Data']
y = saisei_data['Conscious']
saisei_data

矢量化：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorization = TfidfVectorizer()
xv_train = vectorization.fit_transform(X_train)
xv_test = vectorization.fit_transform(X_test)

示例算法 - 逻辑回归：

LR = LogisticRegression()
LR.fit(xv_train,y_train)
pred_lr=LR.predict(xv_test) # Here is where I get an error

一切正常，直到我使用逻辑回归算法进行预测。

错误：

ValueError: X has 112 features per sample; expecting 23

这似乎会变成类似的错误，例如：

ValueError: X has 92 features per sample; expecting 45

我是机器学习的新手，所以我真的不知道在使用算法时我在做什么，但是我尝试打印 xv_test 变量，这里是输出示例（也经常更改）：

有什么想法吗？

Answer 1

那是因为您错误地将 .fit_transform() 应用到您的 test 数据；并且，在这种情况下，您很幸运，该过程产生了编程错误，从而提醒您您在方法论上做错了（情况并非总是如此）。

我们从不将.fit()或.fit_transform()应用于看不见的（测试）数据。拟合应该只用训练数据完成一次，就像你在这里所做的那样：

xv_train = vectorization.fit_transform(X_train)

对于未见（测试）数据的后续转换，我们仅使用 .transform()。所以，你的下一行应该是

xv_test = vectorization.transform(X_test)

这样，测试集中的特征将与训练集中的特征相同，因为它应该放在首位。

注意文档中两种方法的区别（重点是我的）：

fit_transform:

Learn vocabulary and idf, return document-term matrix.

transform:

Transform documents to document-term matrix.

Uses the vocabulary and document frequencies (df) learned by fit (or fit_transform).

回想一下，我们从来没有使用 test 集来学习任何东西。

所以，简单的通用助记规则，几乎适用于任何地方：

术语“拟合”和“测试数据”总是（总是...）不兼容；将它们混合在一起会造成严重破坏。

TF-IDF变换后测试集和训练集特征个数不同导致的误差

Error due to different number of features in test and train sets after TF-IDF transform

python

machine-learning

tf-idf

python-3.x

scikit-learn

进口：

打开并清理数据集：

矢量化：

示例算法 - 逻辑回归：

错误：