我在Rapidminer中处理文本分类。我有独立的测试和训练数据集。我使用n折交叉验证对数据集应用了信息增益，但我不清楚如何将其应用于独立的测试集？下方附有图片

在图中，我将第一个“从文件处理文档”的词列表输出连接到了第二个“从文件处理文档”，后者用于测试，但我希望将减少的特征应用到第二个“从文件处理文档”，这可能应该是“按权重选择”（减少维度）操作符返回的结果，但它返回的是权重，我无法将其提供给第二个“从文件处理文档”。我搜索了很多，但没有找到任何能满足我需求的方法？

Rapidminer真的可以有独立的测试/训练数据集并应用特征选择吗？

有没有什么方法可以将这些权重转换成词列表？请不要说写入存储库（我不能这样做）？

在这种情况下，当我有不同的测试/训练数据集并需要应用特征选择时，我如何确保测试/训练数据集具有相同的维度向量？

我真的被困住了，请帮助我…

回答：

在下方的Process Documents操作符之后，立即插入一个新的Select By Weight操作符，在Apply Model之前。使用Multiply操作符复制Weight By Information Gain操作符的权重，并将其连接到新的Select By Weight操作符的输入端。