“Weka: 训练集和测试集不兼容”可以通过批量过滤来解决，但在训练模型时我没有test.arff文件。我的问题出现在命令行界面的“stringToWord vector”命令上。

所以我的问题是，R语言的Caret包或Python的Scikit-learn是否提供了这个问题的替代方案。注意：1. “stringToWord vector”提供的功能是必须的。2. 我在测试时不想重新训练模型，因为这需要很多时间。

回答：

根据您提到的要求，您可以在训练和测试时使用Weka的Filtered Classifier选项。我不会重复我在视频中已经记录的内容，视频链接在这里这里和这里。

但基本思路是不直接使用StringToWord vector作为过滤器，而是将其作为FilteredClassifier选项中的过滤选项。您生成的模型只需一次。然后，您可以直接将模型应用于未标记的数据，而无需重新训练或再次对未标记的数据应用StringToWord vector。FilteredClassifier会为您处理这些问题。