我正在研究机器学习算法，并查看了：Scikit-Learn 处理文本教程

现在我尝试使用自己的训练数据集，其中包含1个特征=消息，以及从-2（负面）到2（正面）的5个类别评级。

然后我按照教程中的步骤操作，但它总是最多返回4个目标类别，而不是5个！

target_categories = ['-2', '-1', '0', '1','2']print(metrics.classification_report(train_data.Category, predicted,target_names=target_categories))

我只会得到predicted_proba的值为-2、-1、0、1。例如：[0.2 0.2 0.4 0.4]

为什么Scikit只给我一个4×1的向量，而不是5×1？为什么我的target_categories中的最后一个值被省略了？

如果我只使用3个类别，我会得到一个错误：

values = [target_names[i]]IndexError: list index out of range

非常感谢您的帮助！

回答：

是的，之所以没有工作，是因为我在50%处分割了训练数据，而target_values并未全部包含在训练数据中。下次我会对数据进行洗牌处理。