我有两个电子邮件文件，其中一些是垃圾邮件，一些是正常邮件。我正在尝试使用朴素贝叶斯训练一个分类器，然后在测试集上进行测试，但我还在摸索如何实现这一点。

df = DataFrame()train=data.sample(frac=0.8,random_state=20)test=data.drop(train.index)vectorizer = CountVectorizer()counts = vectorizer.fit_transform(train['message'].values)classifier = MultinomialNB()targets = train['class'].valuesclassifier.fit(counts, targets)testing_set = vectorizer.fit_transform(test['message'].values)predictions = classifier.predict(testing_set)

我认为这样做是不正确的，此外，最后一行还报错了。

ValueError: dimension mismatch

回答：

CountVectorizer 的原理是创建一个函数，将词频映射到数组中的相同位置。例如，这样的字符串 a b a c 可能会被转换成 [2, 1, 1]。当你调用 fit_transform 时，它会创建一个索引映射，如 A -> 0, B-> 1, C -> 2，然后应用这个映射来创建计数向量。在这里，你对训练集和测试集分别调用 fit_transform 来创建计数向量器。测试数据中可能包含训练数据中没有的词，这些词会被添加。继续前面的例子，你的测试集可能是 d a b，这将创建一个维度为 4 的向量来容纳 d。这很可能是维度不匹配的原因。

要解决这个问题，不要在第二次使用 fit_transform，所以请替换：

vectorizer.fit_transform(test['message'].values)

为：

vectorizer.transform(test['message'].values)

重要的是，你的向量化器应该基于训练数据创建，而不是基于所有数据，这样做虽然可能会避免遗漏特征，但这样能使你的测试更加准确，因为在实际使用模型时，它会遇到未知词汇。

这并不能保证你的方法会奏效，但这很可能是导致维度问题的根源。