sklearn LinearSVC - X a 1 caractéristiques par exemple; attend 5

Je suis en train d'essayer de prédire la classe d'un test de tableau, mais j'obtiens l'erreur ci-dessous, avec la trace de la pile:

Traceback (most recent call last):
  File "/home/radu/PycharmProjects/Recommender/Temporary/classify_dict_test.py", line 24, in <module>
    print classifier.predict(test)
  File "/home/radu/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/linear_model/base.py", line 215, in predict
    scores = self.decision_function(X)
  File "/home/radu/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/linear_model/base.py", line 196, in decision_function
    % (X.shape[1], n_features))
ValueError: X has 1 features per sample; expecting 5

Le code qui est la génération de ce qui est:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC

corpus = [
    "I am super good with Java and JEE",
    "I am super good with .NET and C#",
    "I am really good with Python and R",
    "I am really good with C++ and pointers"
    ]

classes = ["java developer", ".net developer", "data scientist", "C++ developer"]

test = ["I think I'm a good developer with really good understanding of .NET"]

tvect = TfidfVectorizer(min_df=1, max_df=1)

X = tvect.fit_transform(corpus)

classifier = LinearSVC()
classifier.fit(X, classes)

print classifier.predict(test)

J'ai essayé de regarder dans le LinearSVC documentation pour des directives ou des conseils quant à ce qui pourrait se débarrasser de cette erreur, mais je ne peux pas le comprendre.

Toute aide est grandement appréciée!

OriginalL'auteur Radu Gheorghiu | 2015-08-19