ValueError:预测新价值观时的维度失配情绪分析

Question

我对机器学习这门学科还比较陌生。我试着做情绪分析预测。

类型列包括推特的情绪(pos、neg或中性为0、1和2)。Tweet列包括Tweet。

我试图预测新的推特的情绪为0,1和2。

当我编写这里给出的代码时，我得到了维数不匹配错误。

import pandas as pd
train_tweets = pd.read_csv("tweets_type.csv")
from sklearn.model_selection import train_test_split

y = train_tweets.Type
X= train_tweets.Tweet

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, random_state=1)

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vect = CountVectorizer()

vect.fit(train_X)
train_X_dtm = vect.transform(train_X)

test_X_dtm = vect.transform(test_X)
test_X_dtm

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
nb = MultinomialNB()

%time nb.fit(train_X_dtm, train_y)

# make class predictions for X_test_dtm
y_pred_class = nb.predict(test_X_dtm)

# calculate accuracy of class predictions
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
metrics.accuracy_score(test_y, y_pred_class)

march_tweets = pd.read_csv("march_data.csv")
X=march_tweets.Tweet
vect.fit(X)
train_new_dtm = vect.transform(X)

new_pred_class = nb.predict(train_new_dtm)

我所犯的错误是：

​

​

如果你能帮我的话会很高兴的。

Answer 1

在我安装了train_X之后，我似乎犯了一个错误，我发现一旦你安装了模型，就没有必要重复这样做了。所以我做的是去掉这条线，它工作得很好。

vect.fit(X)