使用 eli5.show_prediction() - NLP 逻辑回归 (scikitlearn) - X 每个样本有 1 个特征；期待13791
Using eli5.show_prediction() - NLP Logistic Regression (scikitlearn) - X has 1 features per sample; expecting 13791
我有一个带有 Tfidf 向量器的模型管道以及 scikitlearn 中的逻辑回归。
我正在尝试在我的文本 (NLP) 上使用 eli5.show_prediction 函数。
## Rand is just a random integer , and feat_ns is the list of all of my features.##
## X_test is from my test/train split##
## Yes the brackets around X_test[rand] are funky but this is what the function asked for##
eli5.show_prediction(pipeline.named_steps['logr'], doc= [[X_test[rand]]],top=30, feature_names = feat_ns)
Error: X has 1 features per sample; expecting 13791
我能够回答我自己的问题。
这是因为我的 X_test 变量还没有被我的 Tfidf 向量化器处理过，因此不符合维度要求。
函数似乎无法通过我的管道处理数据。
我有一个带有 Tfidf 向量器的模型管道以及 scikitlearn 中的逻辑回归。
我正在尝试在我的文本 (NLP) 上使用 eli5.show_prediction 函数。
## Rand is just a random integer , and feat_ns is the list of all of my features.##
## X_test is from my test/train split##
## Yes the brackets around X_test[rand] are funky but this is what the function asked for##
eli5.show_prediction(pipeline.named_steps['logr'], doc= [[X_test[rand]]],top=30, feature_names = feat_ns)
Error: X has 1 features per sample; expecting 13791
我能够回答我自己的问题。
这是因为我的 X_test 变量还没有被我的 Tfidf 向量化器处理过，因此不符合维度要求。
函数似乎无法通过我的管道处理数据。