我有两个数据集，一个用于训练，另一个用于测试：

• 训练数据的形状为X_train.shape = (5000, 30) 和 y_train.shape = (5000, 1)
• 测试数据的形状仅为X_test.shape = (5000, 30)

在训练数据中，我应用了特征选择（SelectKBest()），结果得到了新的形状(5000, 10)。

问题出现在测试数据上：测试数据没有输出，因此我无法应用SelectKBest()，因为它需要y_test。鉴于训练数据的新形状和新特征，我该如何重塑测试数据呢？

回答：

很容易过度思考sklearn的变换器。在评论中你问到

我可以使用get_support(True)来获取索引值…

那太麻烦了！试试看

best=SelectKBest(*args).fit(X_train,y_train)new_train=best.transform(X_train)new_test=best.transform(X_test)

就像你使用tfidftransformer或standardscaler那样