ValueError: X has 326125 features, but MultinomialNB is expecting 59079 features as input.

这个错误通常是因为你的训练集和测试集之间的特征数量不一致导致的。在使用MultinomialNB分类器时，你的训练集和测试集中的特征数量必须是相同的。你可以使用诸如scikit-learn的CountVectorizer或TfidfVectorizer来提取文本特征，并确保在训练和测试集上使用相同的向量化器。

具体而言，你需要在测试集上使用训练集上已经拟合好的向量化器，可以通过以下代码实现：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 假设已经使用CountVectorizer将训练集向量化
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(train_data)
y_train = train_labels

# 在测试集上使用已经拟合好的向量化器
X_test = vectorizer.transform(test_data)
y_test = test_labels

# 训练和预测
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

这样就可以避免特征数量不一致的问题。

相关问题

报错ValueError: X has 75374 features, but MultinomialNB is expecting 150725 features as input.

这个错误提示意味着你的模型期望的特征数量与输入数据的特征数量不匹配。一种可能的原因是你在训练模型时使用的特征提取方法与测试数据不同。你可以检查一下训练集和测试集的特征数量是否一致，或者尝试重新训练模型，并使用相同的特征提取方法来提取测试数据的特征。另外，如果你使用了特征选择或降维方法，也可能导致特征数量不匹配。在这种情况下，你可以尝试使用更少的特征或者调整模型以处理更多的特征。

用sklearn的20newsgroups数据集做朴素贝叶斯分类报错ValueError: X has 75374 features, but MultinomialNB is expecting 150725 features as input.

这个错误提示意味着训练集和测试集的特征数量不匹配。一种可能的原因是你在训练模型时使用的特征提取方法与测试数据不同。在你的情况下，可能是因为没有对测试集进行特征提取，而直接使用了原始文本数据。你可以使用与训练集相同的特征提取方法来提取测试数据的特征。修改代码如下：

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 加载数据集
categories = ['alt.atheism', 'talk.religion.misc', 'comp.graphics', 'sci.space']
train_data = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories)
test_data = fetch_20newsgroups(subset='test', categories=categories)

# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(train_data.data)
X_test = vectorizer.transform(test_data.data)

# 训练模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, train_data.target)

# 预测
predicted = model.predict(X_test)

# 输出结果
for doc, category in zip(test_data.data, predicted):
    print('%r => %s' % (doc[:50], train_data.target_names[category]))

这个修改后的代码使用TfidfVectorizer对测试集进行特征提取，并将提取后的特征用于预测。这样就可以避免特征数量不匹配的错误了。