train.to_csv("./data/train.csv",index=False,encoding="utf8") test.to_csv("./data/test.csv",index=False,encoding="utf8")是什么意思

这是将pandas DataFrame对象中的数据写入到csv文件中的代码。train.to_csv()表示将train数据写入到csv文件中，test.to_csv()表示将test数据写入到csv文件中。"./data/train.csv"和"./data/test.csv"是文件路径，index=False表示不要将DataFrame的索引写入文件中，encoding="utf8"表示使用utf8编码格式写入文件。

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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split df = pd.read_csv("data/train.csv", encoding='utf8') df_X = df[['PassengerId', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked']] df_Y = df['Survived'] # train_X, test_X, train_Y, test_Y train_test_split(df_X.values, df_Y.values, test_size=0.2, random_state=1314) print("train_X.count:{}, test_X.count:{}, train_Y.count:{}, test_Y.count:{}").format(len(train_X), len(test_X), len(train_Y), len(test_X))怎么改

你需要把 `train_test_split` 函数的返回值赋值给四个变量，分别是训练集的特征、测试集的特征、训练集的标签、测试集的标签。同时，你需要使用 `print` 函数的格式化字符串功能，将括号中的内容改为 f-string 的形式，即在字符串前面加上 `f`，然后用花括号 `{}` 包裹变量名。具体代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv("data/train.csv", encoding='utf8')
df_X = df[['PassengerId', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked']]
df_Y = df['Survived']

#  train_X, test_X, train_Y, test_Y
train_X, test_X, train_Y, test_Y = train_test_split(df_X.values, df_Y.values, test_size=0.2, random_state=1314)

print(f"train_X.count:{len(train_X)}, test_X.count:{len(test_X)}, train_Y.count:{len(train_Y)}, test_Y.count:{len(test_X)}")

这样就可以正确输出训练集和测试集的大小了。

def mult_l(): text = [] data = pd.read_csv('D:/library/文本分类/train.csv', encoding='utf-8') tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(data.word) # print(tfidf.get_feature_names()) # print(features.toarray()) list_dir_test = os.listdir('D:/library/文本分类/test/') for t in list_dir_test: with open('D:/library/文本分类/test/'+t, 'r', encoding='utf-8') as f: format_sec = f.read() text.append(format_sec) features1 = tfidf.transform(text) clf = joblib.load( 'D:/library/fenci/MultinomialNB_classify.pkl') # 将模型存储在变量clf_load中 cat_id_df = data[['id', 'id_style']].drop_duplicates( ).sort_values('id_style').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['id_style', 'id']].values) pred_cat_id = clf.predict(features1) # print(pred_cat_id) print('测试集文件：', 'D:/library/fenci/test_1/' + t, '预测类别：', id_to_cat[pred_cat_id[0]]) text.clear() if name == "main": mult_l()报错为ValueError: X has 326125 features, but MultinomialNB is expecting 59079 features as input.

这个错误是因为你在测试集上使用的特征向量（features1）的维度与训练集上使用的特征向量（features）的维度不同。在训练过程中，你使用了TfidfVectorizer来提取特征向量，但是在测试集上你又重新使用了TfidfVectorizer来提取特征向量，这导致了特征向量的维度不同。

解决方法是在测试集上使用与训练集相同的TfidfVectorizer来提取特征向量，可以在训练集上先拟合TfidfVectorizer，然后在测试集上使用拟合好的TfidfVectorizer来提取特征向量。可以像下面这样修改代码：

def mult_l(): 
    text = []
    data = pd.read_csv('D:/library/文本分类/train.csv', encoding='utf-8')
    
    tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2))
    features = tfidf.fit_transform(data.word)
    # print(tfidf.get_feature_names())
    # print(features.toarray())
    
    clf = joblib.load('D:/library/fenci/MultinomialNB_classify.pkl')
    # 将模型存储在变量clf_load中
    cat_id_df = data[['id', 'id_style']].drop_duplicates().sort_values('id_style').reset_index(drop=True)
    cat_to_id = dict(cat_id_df.values)
    id_to_cat = dict(cat_id_df[['id_style', 'id']].values)
    
    list_dir_test = os.listdir('D:/library/文本分类/test/')
    for t in list_dir_test:
        with open('D:/library/文本分类/test/'+t, 'r', encoding='utf-8') as f:
            format_sec = f.read()
            text.append(format_sec)
        features1 = tfidf.transform(text)
        pred_cat_id = clf.predict(features1)
        # print(pred_cat_id)
        print('测试集文件：', 'D:/library/fenci/test_1/' + t, '预测类别：', id_to_cat[pred_cat_id[0]])
        text.clear()

if __name__ == "__main__":
    mult_l()

这样就可以避免特征向量维度不匹配的错误了。