我有一个大约10,000条推文的样本，我希望将其分类为“相关”和“无关”两类。我使用Python的scikit-learn来构建这个模型。我手动将1,000条推文标记为“相关”或“无关”。然后，我使用80%的手动标记数据作为训练数据，其余作为测试数据，运行了一个SVM模型。我得到了不错的结果（预测准确率约为0.90），但为了避免过拟合，我决定对所有1,000条手动标记的推文使用交叉验证。
以下是我在已经获得样本推文的tf-idf矩阵后的代码。“target”是一个数组，列出了推文是否被标记为“相关”或“无关”。
from sklearn.linear_model import SGDClassifierfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.model_selection import cross_val_predictclf = SGDClassifier()scores = cross_val_score(clf, X_tfidf, target, cv=10)predicted = cross_val_predict(clf, X_tfidf, target, cv=10)通过这段代码，我能够获得1,000条推文所属类别的预测，并将其与我的手动编码进行比较。
我不知道接下来该怎么做，才能使用我的模型来对其余约9,000条未手动编码的推文进行分类。我考虑再次使用cross_val_predict，但我不确定第三个参数应该填什么，因为我正在尝试预测的正是类别。
非常感谢您提前提供的所有帮助！
回答：
cross_val_predict不是用于从模型中实际获取预测的方法。交叉验证是一种用于模型选择/评估的技术，而不是用于训练模型。cross_val_predict是一个非常特定的函数（它为你在交叉验证过程中训练的多个模型提供预测）。对于实际的模型构建，你应该使用fit来训练你的模型，并使用predict来获取预测。这里不涉及交叉验证——如前所述——这是用于模型选择（选择你的分类器、超参数等）的，而不是用于训练实际模型的。
