查询数据维度必须与培训数据维度匹配

Question

我正在开发推文分类器。我训练了一个带有tfidf数据集的knsiffsiffier，其中每行的长度为3.173，在训练模型后将其加载到文件中，以便我可以对新推文进行分类。

问题是，每次我提取新推文并尝试对它们进行分类时，tfidf lenths的变化取决于新提取的推文的词汇量，因此模型不可能对这些新推文进行分类。

我一直在寻找并试图解决这个问题两天，但没有找到有效的解决方案。如何有效地将查询数据的维度调整到训练数据的维度？

这是我的代码：

 #CLASIFICA TWEETS TASS TEST
    clf = joblib.load('files/model_knn_pos.sav')

    #Carga los tweets
    dfNew = pd.read_csv(f'files/tweetsTASStestCaract.csv', encoding='UTF-8',sep='|')

    #Preprocesa 
    prepro = Preprocesado()
    dfNew['clean_text'] = prepro.procesa(dfNew['tweet'])

    #Tercer excluso
    dfNew['type'].replace(['NEU','N','NONE'], 'NoPos', inplace=True)

    #Funcion auxiliar para crear los vectores
    def tokenize(s):
        return s.split()

    #Creo un vector por cada tweet, tendré en cuenta las palabras q aparezcan al menos 3 veces
    vect = TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize, ngram_range=(1, 2), max_df=0.75, min_df=3, sublinear_tf=True)
    muestra = vect.fit_transform(dfNew['clean_text']).toarray().tolist()

    #Caracterizo los tweets a clasificar
    for i in range(len(muestra)):
            caract=dfNew.drop(columns=['tweet','clean_text','type']).values[i]
            muestra[i].extend(caract)

    #Clasifica pos
    y_train=dfNew['type'].values
    resultsPos = clf.predict(muestra)
    print(Counter(resultsPos))  

这是我得到的错误：

在sklearn.neighbors.kd_tree.BinaryTree.query中的文件“sklearn / neighbors / binary_tree.pxi”，第1294行

ValueError：查询数据维度必须与训练数据维度匹配

Answer 1

解决方案很简单：

您需要将vect.fit_transform()与训练数据一起使用。但是，在使用测试数据时，您只需要使用vect.transform()。