问题描述
我在 scikitlearn 中有一个带有 Tfidf 矢量化器和逻辑回归的模型管道。
我正在尝试在我的文本 (NLP) 上使用 eli5.show_prediction 函数。
## Rand is just a random integer,and feat_ns is the list of all of my features.##
## X_test is from my test/train split##
## Yes the brackets around X_test[rand] are funky but this is what the function asked for##
eli5.show_prediction(pipeline.named_steps['logr'],doc= [[X_test[rand]]],top=30,feature_names = feat_ns)
Error: X has 1 features per sample; expecting 13791
解决方法
我能够回答我自己的问题。
这是因为我的 X_test 变量还没有被我的 Tfidf 向量化器处理，因此不符合维度要求。
该函数似乎无法通过我的管道处理数据。