Как предсказать вывод моего наивного байесовского классификатора, примененного к nlp (Обзор ресторана) для одного внешнего входного текста?

Question

У меня есть наивная модель байесовского классификатора для nlp, использующая мешки со словом. Теперь я хочу предсказать вывод для одного внешнего входа , Как я могу это сделать? Пожалуйста, найдите эту ссылку GitHub для исправления спасибо https://github.com/Kundan8296/Machine-Learning/blob/master/NLP.ipynb

Answer 1

Вам необходимо применить те же этапы предварительной обработки, которые вы применяли к данным обучения, и использовать их в качестве входных данных для классификатора. Убедитесь, что вы не используете fit_transform () для новых данных, используйте только transform ().

#Change this part in your preprocessing, so you can keep the original vectorizer.
vect = CountVectorizer(tokenizer=lambda doc: doc, lowercase=False)
bag_of_words = vect.fit_transform(corpus)
...
...
# Now when predicting, use this 
new_data = ... # your new input
new_x = vect.transform(new_data)
y_pred = classifier.predict(new_x)