我目前有一个支持向量机（SVM）模型，用于将文本分类为两个不同的类别。我现在使用CountVectorizer和TfidfTransformer来创建我的“词向量”。

问题是我认为我在转换所有文本的顺序上可能做错了，先转换所有文本然后再进行分割。

我的问题是，如果我先进行train_test_split，然后只对训练数据进行fit_transform，再对测试数据进行transform，会有什么不同吗？

正确的做法是什么？

非常感谢，祝 coding 愉快！

count_vect = CountVectorizer(stop_words='english')X_counts = count_vect.fit_transform(textList)tfidf_transformer = TfidfTransformer()X_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_counts)X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_tfidf, correctLabels, test_size=.33, random_state=17)

回答：

首先将数据分为训练集和测试集，然后只在训练集上进行拟合，并在测试集上进行转换

如果你反过来做，你就会从测试集中泄露信息到训练集中。这可能会导致过拟合，使你的模型无法很好地泛化到新的、未见过的数据上。

测试集的目的是测试你的模型在新数据上的表现如何。在文本分析的情况下，这可能意味着模型之前从未见过的单词，并且不知道这些单词的重要性，或者单词出现的新分布。如果你首先使用CountVectorizer和TfIdfTransformer，你将不知道它如何应对这些情况：毕竟，所有的数据都被转换器见过了。问题在于：你认为你已经构建了一个表现优秀的模型，但当它投入生产时，准确率会大大降低。