ValueError in while predict where Test data is have different shape of word vector [重复]答案

【问题标题】：ValueError in while predict where Test data is having different shape of word vector [duplicate]ValueError in while predict where Test data is have different shape of word vector [重复]
【发布时间】：2020-10-29 21:23:38
【问题描述】：

下面是我正在为文本分类模型尝试的代码；

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
ifidf_vectorizer = TfidfVectorizer()

X_train_tfidf = ifidf_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_train_tfidf.shape

(3, 16)

from sklearn.svm import LinearSVC
clf = LinearSVC()
clf.fit(X_train_tfidf,y_train)

到目前为止，只有训练集被向量化为完整的词汇表。为了对测试集进行分析，我需要将其提交给相同的程序。所以我做到了

X_test_tfidf = ifidf_vectorizer.fit_transform(X_test) 
X_test_tfidf.shape
(2, 12)

最后在尝试预测其显示错误时；

predictions = clf.predict(X_test_tfidf)

ValueError: X has 12 features per sample; expecting 16

但是当我使用管道from sklearn.pipeline import Pipeline 时，它工作正常；

我不能按照我尝试的方式编码吗？

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn text-classification

【解决方案1】：

错误在于fit_transform 的测试数据。你fit_transform 训练数据和只有transform 测试数据：

# change this
X_test_tfidf = ifidf_vectorizer.fit_transform(X_test) 
X_test_tfidf.shape
(2, 12)

# to 
X_test_tfidf = ifidf_vectorizer.transform(X_test) 
X_test_tfidf.shape

原因：当你做fit_transform 时，你用fit 教你的模型向量。该模型学习用于转换数据的向量。您使用训练数据来学习向量，然后使用transform 将它们应用于训练和测试

如果您对测试数据执行fit_transform，则您替换了在训练数据中学习的向量并将它们替换为测试数据。鉴于您的测试数据小于您的训练数据，您可能会得到两种不同的向量化。

更好的方法 最好的方法是使用管道，这将使您的流程易于理解

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.pipeline import Pipeline


clf = Pipeline(steps=[
('vectorizer', TfidfVectorizer()),
('model', LinearSVC()),
])

# train
clf.fit(X_train,y_train)

# predict
clf.predict(X_test)

这更容易，因为转换正在照顾您。拟合模型时无需担心fit_transform，预测或评分时无需担心transform。

如果你使用 with，你可以独立访问这些功能


clf.named_steps('vectorizer') # or 'model'

在后台，当您执行clf.fit 时，您的数据将使用fit_transform 传递给您的矢量化器，然后传递给model。当您进行预测或评分时，您的数据将通过 transform 传递给您的矢量化器，然后再到达您的模型。

【讨论】：

谢谢 Prayson W. Daniel。我理解这个问题。我尝试了两种方式； x_test 和 sklean 管道的单独转换。然而，这引发了质疑；模型仅使用单词向量或训练数据的词汇，测试数据中不属于词汇一部分的任何单词都会被遗漏，不是吗？
是的。您的初始模型是在测试数据标记上训练的。当您 fit_transform 测试数据时，将训练数据替换为测试数据。除非您非常幸运，因为训练和测试数据集包含相似的标记，否则您很可能会得到错误的形状矢量化器；）我们通常不使用测试数据来训练模型，而是评估模型如何在看不见的数据中执行。最后，您可以在所有数据上结合训练模型。

【解决方案2】：

您的代码失败，因为您再次在测试集X_test 上使用.fit_transform() 重新安装矢量化器。但是，您应该只使用矢量化器转换数据：

X_test_tfidf = ifidf_vectorizer.transform(X_test)

现在它应该可以按预期工作了。您只根据X_train 拟合ifidf_vectorizer 并根据此转换所有数据。它确保使用相同的词汇表并获得相同形状的输出。

【讨论】：