我有实现 naivebayes 垃圾邮件分类器的代码，它实现了一个 CountVectorizer，如下所示
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vect=CountVectorizer(stop_words='english')
vect.fit(x_train)
vect.vocabulary_
x_train_transformed=vect.transform(x_train)
y_train_transformed=vect.transform(x_test)
print(type(x_train_transformed))
print(x_train_transformed)
这里的fit()有什么意义？为什么我们只拟合x_train而不拟合x_test，却同时变换x_train和x_test？
我知道 CountVectorizer 的转换方法将数据帧转换为词袋(正如他们所说)但是 fit() 方法在这里有什么意义？
最佳答案
正如documentation所述，fit方法“学习原始文档中所有标记的词汇字典”，即它创建一个标记字典(默认情况下标记是用空格和标点符号分隔的单词)，将每个单个标记映射到输出矩阵。对训练集进行拟合并对训练和测试集进行转换可确保给定一个单词，该单词始终正确地映射到训练集和测试集中的同一列上。
关于python-3.x - CountVectorizer 中的 fit() 有何意义？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54973289/