目录
1 问题提出
2 问题分析
3 解决方案
3.1 人为方法
3.2 机器方法
3.3 结合本nlp问题解决方案
1 问题提出
首先来看下面这个错误：
这个问题是使用机器学习的多项式贝叶斯函数做文本预测时出现的， 抛开文本预测这个局限，当使用机器学习函数进行模型构建与预测时就会出现类似的错误：ValueError: shapes (a,b) and (c,d) not aligned: b (dim 1) != c (dim 0)
这个错误是机器学习中的一个通病，错误中的a、b、c、d 实际数值可能会不同，请大家看清这个错误的样子，有助于下文理解。
2 问题分析
在进行实际问题分析之前，请允许我对问题背景进行简单介绍：
我在程序中使用机器学习中的贝叶斯模型训练文本数据，然后通过训练好的模型进行对测试集文本类别的预测。训练集与测试集的划分采用的是ML中的train_test_split。模型不可能对文本数据进行fit，需要提取文本特征，因此我在此使用的是TfidfVectorizer构建词典，并计算所有文章的tfidf值作为本文特征进行fit，模型训练过程无问题，而在predict过程中报错。
问题分析：
错误出现在使用模型进行预测时，观察上图报错的倒数第二行，即 return np.dot(a,b)
numpy的dot函数是进行矩阵乘法的函数，那我们了解若是想要两个矩阵相乘有一定的要求，就是第一个矩阵的列数必须与第二个矩阵的行数相同，若计算 matrix(a*b) * matrix(c,d) ，则 b=c 才可完成计算，即满足一定的维度要求。
了解矩阵乘法的要求后这个问题也就迎刃而解了，那观察上图倒数第一行：
ValueError: shapes (2048,156891) and (276465,7) not aligned: 156891 (dim 1) != 276465 (dim 0)
提示的ValueError错误中提供了两个shape的矩阵（也就是两个维度的矩阵），matrix (2048 * 156891) 与matrix (276465 * 7)。通过上述的矩阵乘法的常识，我们初步可以了解错误是由矩阵维度不同引起的，而通过错误实际提供的矩阵维度正好验证了我们的分析是正确的，即第一个矩阵的列的维度 156891 不等于 第二个矩阵行的维度 276465，正是错误中的 156891 (dim 1) != 276465 (dim 0)。
分析出了错误原因，还需了解这两个矩阵到底是什么，才能由根源解决问题。
matrix (2048 * 156891) 这个矩阵是模型使用predict函数进行预测所需要的数据，程序中的写法为
y_predict = mnb.predict(test_matrix)
此矩阵也就是 test_matrix 矩阵，此矩阵的行的维度 2048 是测试集的个数，就本问题来说是测试集文本的个数，矩阵的列的维度 156891 是 特征的个数，也就是说每个文本都根据词典选取了 156891 个特征值。 此处若您还不是很清楚，我举一个ML中非常经典的例子：鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是列举了4个特征：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度 。若你使用train_test_split函数分割的测试集为30个，此时这个矩阵的维度即为 30 * 4，30为测试集的个数，4为特征的个数。
matrix (276465 * 7) 这个矩阵是模型使用fit函数进行训练时所需要的数据，程序中的写法为
mnb.fit(train_matrix,y_train)
此矩阵也就是 train_matrix 矩阵，此矩阵的行的维度 276465 是训练集选取的 特征的个数 ，也就是说训练集中每个文本都根据词典选取了 276465 个特征值，矩阵的列的维度 7 是类别的个数，本实验中我定义了7个文本类别。在鸢尾花实例中此矩阵的行数为选取特征的个数 4个：花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度，列数为类别的个数 3个：setosa、versicolor 或 virginica，此时这个矩阵的维度为 4 * 3。
对两个矩阵介绍后相信对错误的原因有了更为深刻的理解，那么你可能会问，为什么鸢尾花数据集进行训练时一点问题都没有？因为鸢尾花数据集的特征个数十分标准，是经过标准化处理的，即为4个，在全部鸢尾花数据集中，每一个 个体的特征都为4个，因此在进行模型预测时不会出问题，因为 第一个矩阵的列的维度 等于 第二个矩阵行的维度。
相必通过以上的介绍你也能理解模型是如何训练的，即是通过矩阵乘法，将测试集样本映射到不同的类别中，举个例子，测试集个数为10个，数据集选取特征数为1000个，类别为5类，相信你也可以写出预测的矩阵乘法了，即为：matrix1(10 * 1000) * matrix2(1000 * 5) = matrix3（10 * 5）最终将10个数据分别映射到了5个类别上，通过矩阵乘法实现了维度降低并最终进行类别预测。
倘若鸢尾花数据集中的特征不是十分标准，也就是没有标准化这个概念，那麻烦就大了，假如鸢尾花训练集均取4个特征进行模型训练，而测试集均取3个特征作为预测数据，则就会出现上述介绍的问题，将会出现下述错误。（假设10个测试集）
ValueError: shapes (10,3) and (4,3) not aligned: 3 (dim 1) != 4 (dim 0)
再倘若数据集特征毫无规律，第一条数据可能具有3个特征，第二条数据可能具有5个特征 等等情况，毫无标准，则此数据集是有问题的，必须处理后才能进行使用，也就是要引出的标准化的概念！
鸢尾花数据集是ML官方提供的，因此无可挑剔。但我希望用这个简单的数据集 帮助大家了解 ML模型是如何进行预测的，以及在模型训练时对数据集的标准化要求，不仅对ValueError问题有个更为全面的了解，同时也对其本质有了更为深层的理解。
至此对宏观上这类问题的分析已经十分清楚了，下面将介绍几种解决方案，若不想了解此问题是如何发生在我所做的nlp问题中，可直接看下面的解决方案，若想要继续了解，并对比自己的程序中是否会出现这种问题，请看下面的结合详细问题的分析。
结合nlp的问题分析：
此问题是做nlp中十分经典的文本分类问题中发生的，在前面介绍过，文本特征提取我使用了 TfidfVectorizer ，TfidfVectorizer是ML中文本特征提取的工具之一，还有CountVectorizer、TfidfTransformer，但CountVectorizer + TfidfTransformer 的最终效果与TfidfVectorizer 处理的一样，因此选择TfidfVectorizer。
TfidfVectorizer 是通过词袋法进行构建的，即构建出所有文章去除停用词后的词典，然后计算该篇文章词的tfidf值，matrix (276465 * 7) 前面介绍的这个矩阵中行的维度即是选择的特征个数，也就意味着训练文本构造的词典长度为 276465，而matrix (2048 * 156891) 中列的维度 与 276465不同，因此报错。
在前面鸢尾花数据集中我特别强调标准化的概念，但在我们实际编程中，数据集并不是称心如意，往往会有各种问题，不符合作为模型等的输入。
我出现的问题：在通过train_test_split函数对分词并去除停用词的数据集切分成x_train,x_test后分别调用TfidfVectorizer进行处理x_train与x_test，我将TfidfVectorizer的处理过程封装如下：
def calTfidf(stopword,data):tfvector = TfidfVectorizer(stop_words=stopword)tfidf = tfvector.fit_transform(data)return tfidf
首先初始化 TfidfVectorizer ，并定义去除停用词，然后使用 TfidfVectorizer 的 fit_transform函数对数据进行训练，我的调用即为两次调用，matrix_train = calTfidf(stopword,x_train) matrix_test = calTfidf(stopword,x_test)
那么问题就出现了，两次调用 fit_transform函数对数据进行处理，每一次均构造了一个词袋，原本数据集中的文本长度就良莠不齐，选取的文本特征更是难得统一，那么调用两次，构造这两个词袋的长度又怎么会相同呢？就导致训练集词袋长度为276465 ，测试集词袋长度为156891，造成了错误，最根本的原因就是数据集的标准化问题！
3 解决方案
3.1 人为方法
在问题分析中多次引出标准化问题，数据集是否标准化是此类错误的关键，那既然数据集不标准，我们的想法就是借助手段使其标准，首先介绍一下人为手段，在对数据集处理时，若发现哪个数据元素的维度与其他不同，那么可以通过 补0 进行处理。与木桶原理相反，数据集的长度应取决与长度最长的数据元素，对其他长度小于它的数据元素均进行补0处理，当然补0并不是最好的，但一定是可行可使用的，下面我通过一个实例说明一下：
word = [[0.2,0.4,0.2,0.1,0,0.4],[0.3,0.5,0.2],[0.3,0.5,0.2,0.4,0]
]
#cal max length
length = [len(item) for item in word]
maxlength = max(length)
#fill zero
for item in word:if len(item) < maxlength:item.extend([0.]*(maxlength-len(item)))
print(word)
假设word中每个列表元素即为特征值， 可以看到，每个列表长度都不相同，那么可以首先获取word中元素的最大长度，然后通过循环，使用extend函数补0，补0的次数为 最大的长度 - 此元素的长度。
但在对numpy.ndarray类型进行补0操作时十分困难，因此需要考虑下面的机器方法。
3.2 机器方法
机器方法中将会使用sklearn库中数据预处理函数fit_transform()和transform()，在上文提到了fit_transform()，使用fit_transform()进行对数据集的处理，TfidfVectorizer中调用fit_transform()是为了构造词典，并计算出每篇文章词语的tfidf值。
fit_transform()的作用就是先拟合数据集，然后转化数据集为标准化形式。transform()的作用是通过找中心和缩放等实现标准化。字面上看两个函数都是为了实现标准化，但fit_transform 首先需要拟合数据集，进行数据归一化处理，而transform 通过寻找fit_transform 归一化处理后的中心实现标准化，也就是说transform 依赖 fit_transform的处理结果。
结合到实际ML中就是对x_train 进行 fit_transform，再对x_test 进行 transform！由于transform 依赖 fit_transform的处理结果，因此必须先进行 fit_transform，在进行transform。
3.3 结合本nlp问题解决方案
本程序中的解决方案：
#get all articles tfidf matrix
def calTfidf(stopword,x_train,x_test):tfvector = TfidfVectorizer(stop_words=stopword)x_train_matrix = tfvector.fit_transform(x_train)x_test_matrix = tfvector.transform(x_test)return x_train_matrix,x_test_matrix
对x_train 进行 fit_transform，再对x_test 进行 transform 后训练集与测试集均已标准化，使得矩阵相乘时列的维度与行的维度相同，成功的解决了问题。