如何将 TF_IDF 矢量化器与自定义特征相结合答案

【问题标题】：How to Combine a TF_IDF Vectorizer with a Custom Feature如何将 TF_IDF 矢量化器与自定义特征相结合
【发布时间】：2019-07-11 11:18:05
【问题描述】：

我正在尝试构建一个模型，该模型结合了来自数据框的数字特征和来自数据框的文本特征。但是，我在成功组合这些功能、使用这些功能进行训练、然后测试这些功能时遇到了很多麻烦。

现在我正在尝试像这样使用 DataFrameMapper：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn_pandas import DataFrameMapper


mapper = DataFrameMapper([
     ('body', TfidfVectorizer()),
     ('numeric_feature', None),

 ]) 

for train_index, test_index in kFold.split(DF['body']):

    # Split the dataset by Kfold

    X_train = even_rand[['body','numeric_feature']].iloc[train_index]
    y_train = even_rand['sub_class'].iloc[train_index]


    X_test = even_rand[['body','numeric_feature']].iloc[test_index]
    y_test = even_rand['sub_class'].iloc[test_index]

    # Vectorize/transform docs

    X_train = mapper.fit_transform(X_train)
    X_test = mapper.fit_transform(X_test)



    # Get SVM
    svm = SGDClassifier(loss='hinge', penalty='l2',
                                            alpha=1e-3, n_iter=5, random_state=10)
    svm.fit(X_train, y_train)
    svm_score = svm.score(X_test, y_test)

这成功地结合了数据并训练了数据，但是当我尝试测试数据时，特征似乎没有正确匹配，并且出现错误

ValueError: X 每个样本有 49974 个特征；期待 87786

有人知道如何解决这个问题或知道将数字和文本特征结合/训练/测试的更好方法吗？如果可能的话，我还想将这些特征保持为稀疏矩阵。

【问题讨论】：

标签： pandas machine-learning scikit-learn nlp data-science

【解决方案1】：

代替：

X_train = mapper.fit_transform(X_train)
X_test = mapper.fit_transform(X_test)

尝试：

X_train = mapper.fit_transform(X_train)
X_test = mapper.transform(X_test) # change fit_transform to transform

【讨论】：

@walker_4 对于稀疏输出，在映射器初始化中使用sparse 参数，如DataFrameMapper( ..., sparse=True)