报错“ValueError:X有4209个特征，但TfidfTransformer期望的输入是7478个特征
创始人
2024-11-23 02:30:27
0次

这个错误提示说明特征矩阵的列数不匹配，导致不能进行TfidfTransformer转换。解决方法有两个：

  1. 检查数据集的预处理是否正确。可能是因为某些特征因为处理不当，导致数据量缩减。

  2. 如果确信数据集的预处理是正确的，可以使用TfidfVectorizer来代替CountVectorizer和TfidfTransformer的组合。TfidfVectorizer将CountVectorizer和TfidfTransformer合并为一个步骤，可以简化代码并减少出错的可能性。以下是使用TfidfVectorizer的示例代码：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(train_data)
X_test = vectorizer.transform(test_data)

上一篇：报错“ValueError:Input0oflayer"sequential"isincompatiblewiththelayer:expectedshape=(None,1,5),foundshape=(None,5)

下一篇：报错“Whispermodel(TypeError:expectednp.ndarray(gotFileStorage))”。

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