Question

当我尝试使用朴素贝叶斯分类器进行预测时，我遇到了维度错误。

数据由一列句子和一列情绪（又名标签）组成。我想使用朴素贝叶斯分类器来预测每个句子的情绪。

我从分离测试、训练和验证数据集开始

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import (CountVectorizer,TfidfVectorizer, TfidfTransformer)
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, chi2

training_set,sentence_split_further,training_set_sentiments,sentiments_split_further=train_test_split(sentence_data.Sentence,sentence_data.Sentiment,test_size=.5, train_size=.5, random_state=1)

testing_set,validation_set,testing_set_sentiments,validation_set_sentiments=train_test_split(sentence_split_further,sentiments_split_further,test_size=.5, train_size=.5, random_state=1)

然后我创建一个特征矩阵，应用 tfid 并修剪最好的 k 个单词。我在我创建的一个名为 feature_selection_vector

的函数中完成了这一切

tfidf_testing_feature_matrix=feature_selection_vector(testing_set,testing_set_sentiments)
tfidf_validation_feature_matrix=feature_selection_vector(validation_set,validation_set_sentiments)

这是feature_selection_vector函数的代码

def feature_selection_vector( sentence_data, sentiments ):
    #creates the feature vector and calculates tfid
    vectorizer = CountVectorizer(analyzer='word', 
                                  token_pattern=r'\b[a-zA-Z]{3,}\b',  
                                  ngram_range=(1, 1) 
                                  )  
    count_vectorized = vectorizer.fit_transform(sentence_data)
    tfidf_transformer = TfidfTransformer(smooth_idf=True, use_idf=True)
    vectorized = tfidf_transformer.fit_transform(count_vectorized)
    
    vector=pd.DataFrame(vectorized.toarray(), 
                 index=['sentence '+str(i) 
                        for i in range(1, 1+len(sentence_data))],
                 columns=vectorizer.get_feature_names())
    selector = SelectKBest(chi2, k=1000)
    selector.fit(vector, sentiments)
    return vector

现在我想用训练数据拟合朴素贝叶斯分类器，然后使用该模型使用测试数据进行预测。

naive_bayes = MultinomialNB()
naive_bayes.fit(tfidf_training_feature_matrix,training_set_sentiments)
NBC_tfidf_sentiment_predicted=naive_bayes.predict(tfidf_testing_feature_matrix)

但是我不断收到此错误：

ValueError: matmul: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (n?,k),(k,m?)->(n?,m?) (size 892 is different from 348)

它抱怨的两种尺寸是训练集的列数（892）和测试集的列数（348）

Answer 1

您不能使用 fit_transform 获取验证集和测试集的功能，就像您在此处所做的那样（使用您的 feature_selection_vector() 函数）。

fit_transform 对于训练数据仅使用一次；对于验证和测试，应该使用简单的 transform，使用现有的 CountVectorizer 和 TfidfTransformer，因为它们已经适合训练数据。

在您的代码中，CountVectorizer 和 TfidfTransformer 再次与验证和测试数据拟合，导致功能数量不同，并最终导致您报告的预期错误。

有关详细信息，请参阅What is the difference between fit_transform and transform in sklearn countvectorizer?

您应该认真考虑在 pipeline 中结束所有阶段。

尝试使用朴素贝叶斯进行预测时出现不匹配维度错误

1 个答案: