如何使用未知单词测试文本分类问题？在训练模型时，我们可以使用平滑技术（Laplace add-1）来确保任何单词每个类至少可以获得1个计数。
那么，在测试阶段呢？如果训练数据中没有出现单词，那么处理它的最佳方法是什么？简单地跳过它，或者给它一个1的出现？
谢谢，任何建议或意见。具体来说，我使用的是朴素贝叶斯分类器。
当你对一个实例进行分类时，想想发生了什么，如果你对一个看不见的特征进行add-1平滑，那么你只需要乘以一个非常小的概率（1 / vocabSize）（或者添加一个非常的日志）小概率）到你的累积分数。如果您正在跳过看不见的功能，则分数不会发生任何变化。
所以，一般来说，你的测试数据中看不见的特征不应该对你的分类决定有所影响 - 你对它没有任何了解，因为你没有在训练中看到它，所以在平滑的情况下你会成倍增加（或者为每个班级的所有分数添加相同的小（log-）概率，或者您只是忽略所有课程分数。
如果您不相信，只需尝试两者，看看它是否有任何区别。