如何解决稀疏csr矩阵中的尺寸不匹配问题

问题描述

我有用于训练的数据，其中X_train的形状为：（4000，206908）。 但是在我的测试数据中，X的形状为：（2500，48938）。这就是为什么我无法使用训练有素的模型来预测测试数据的原因。显示尺寸不匹配。

from sklearn import datasets
from joblib import Memory
from sklearn.datasets import load_svmlight_file
mem = Memory("./mycache")

@mem.cache
def get_data():
    data = load_svmlight_file("task_a_labeled_train.tf")
    return data[0],data[1]

X,y = get_data()

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size = 0.3,random_state=42)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train,y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

accuracy_score(y_pred,y_test)

#########################

@mem.cache
def get_data2():
    data = load_svmlight_file("task_a_u00_tune.tf ")
    return data[0],data[1]

X2,y2 = get_data2()

y_pred = model.predict(X2)
# dimension mismatch

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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