我正在使用支持向量机进行文本分类，但基本上我对测试集特征向量的计算感到困惑。
对于训练特征向量，我为每个训练数据采用 TF-IDF 向量，并使用 TF-IDF 值构建特征矩阵 [文档 x 术语]。
但是计算测试集的特征向量怎么样？我应该只使用训练集中的 TF-IDF 值来计算它吗？
例如:在特定单词“apple”的训练集中，文档频率为 5。 对于测试集，我应该使用“apple”值 5 吗？或者根据测试集重新计算TF-IDF？或者更确切地说，我在计算特征向量时是否走错了路？
提前致谢!
最佳答案
您应该使用训练集计算每个术语的 IDF(逆文档频率)。然后，您应该对测试集中的文档使用相同的 IDF。另一方面，TF 取决于您尝试分类的具体文档，因此对于测试和训练集中的不同文档，TF 会有所不同。
关于classification - 特征向量: calculation of weights for training vs test set，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/16124602/