ValueError в sklearn pipeline: обнаружены входные переменные с несовпадающим количеством образцов

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Теория
Пример
Применение

Вопрос или проблема

Я получаю следующую ошибку. Я проверил формы X и y, но не нашел ошибки.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.utils import check_consistent_length

labels = ['non-role','role']
X = df[["POS", "NER", "DEF", "SYN"]]
y = df["Label"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0, test_size=0.2, shuffle=True)
print(X_train.shape)
print(y_train.shape)
print(X_test.shape)
print(y_test.shape)

print(check_consistent_length(X_train, y_train))

И вот вывод:

(25238, 4)

(25238,)

(6310, 4)

(6310,)

None

Я пытался подогнать в модель:

NB_pipeline = Pipeline([('tfidf-vect', TfidfVectorizer()),('clf', RandomForestClassifier())])
NB_pipeline.fit(X_train, y_train)

Но получил следующую ошибку:

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [4, 25238]

После долгих поисков я наконец нашел ответ на это, так как натолкнулся на данную проблему сам.

Вы передаете 2D dataframe в ваш векторизатор, но он ожидает лишь одну последовательность данных. В отличие от многих оценщиков и трансформеров (например, SVM, XGBoost), векторизатор здесь хочет векторизовать только одну серию строк. Он пытается векторизовать совокупность признаков и путается, потому что есть только 4 вещи для векторизации (это каждая серия в dataframe), а не количество образцов, которое было бы, если бы ему подавалась каждая колонка отдельно. Именно поэтому информация переворачивается горизонтально.
Короче говоря, вы хотите передавать только одну колонку, которую хотите векторизовать, а не несколько сразу.

Ответ или решение

Ошибка, с которой вы столкнулись в процессе работы с библиотекой scikit-learn, а именно ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [4, 25238], связана с неправильным использованием объекта TfidfVectorizer() в Pipeline. Данная ошибка часто встречается у пользователей машинного обучения, когда они пытаются применять методы, предназначенные для обработки текстов, к данным в табличной форме и не разбираются в специфике применения этих методов. Рассмотрим более подробно теоретический аспект, практические примеры и возможные применения для решения этой проблемы.

Теория

Библиотека scikit-learn предоставляет множество инструментов для построения моделей машинного обучения, и одним из них является объект Pipeline. Pipeline позволяет инкапсулировать последовательность трансформаций данных и сам алгоритм обучения так, что последовательно применяются все шаги, начиная с обработки данных и заканчивая их предсказанием. Однако каждая составляющая того или иного Pipeline имеет свои требования к входным данным. TfidfVectorizer — это метод, используемый для преобразования текста в матрицу TF-IDF признаков. Этот объект принимает на вход список текстов (т.е. 1D-массив строк), которые затем преобразуются в числовой формат для обучения модели.

Основное требование TfidfVectorizer состоит в том, что на вход он должен получать текстовые данные, как правило, в виде столбца текстов, а не целый DataFrame с несколькими признаками.

Пример

Вы применили TfidfVectorizer к набору данных X_train, который состоит из четырех колонок: "POS", "NER", "DEF", "SYN". Ошибка происходит потому, что TfidfVectorizer ожидает увидеть последовательность текстов для векторизации, но он получает DataFrame и решает, что каждая колонка — это отдельный текст для обработки. В вашей ситуации это — (25238, 4) вместо ожидаемых (25238,) строк.

Пример правильного использования может выглядеть так:

# предположим, 'Text' это колонка вашего датафрейма, содержащая текстовые данные
X = df["Text"]

После этого Pipeline можно собрать таким образом:

NB_pipeline = Pipeline([
    ('tfidf-vect', TfidfVectorizer()),
    ('clf', RandomForestClassifier())
])
NB_pipeline.fit(X_train['Text'], y_train)

Таким образом, вы передаете на вход TfidfVectorizer правильный формат данных.

Применение

Для успешного применения TfidfVectorizer и Pipeline важно учитывать, какие именно данные вы пытаетесь обработать. Если ваши данные не текстовые и не могут быть напрямую проанализированы TfidfVectorizer, возможно следует переосмыслить подход к решению задачи. Рассмотрим несколько способов, как можно поступить в этой ситуации в зависимости от задач.

Анализ текстов: Если у вас есть текстовые данные, как, например, комментарии, отзывы или сообщения, TfidfVectorizer действительно будет подходящим инструментом. Убедитесь, что вы правильно выделяете текстовые данные в ваш Pipeline.
Необработанные категориальные данные: В случае, если ваши данные представляют собой категориальные (не текстовые) признаки, такие как части речи (POS) или классификация нерегов (NER), вам может понадобиться предварительно закодировать эти признаки с помощью OneHotEncoder либо LabelEncoder.
Комбинированные данные (текст + числа): Иногда данные представляют собой комбинацию текстовых и числовых признаков. Например, у вас может быть текст отзыва и числовая оценка к этому отзыву. В подобных ситуациях можно использовать FeatureUnion или параллельно применять разные трансформаторы для текстовых и числовых частей.

На основе вышеизложенного, правильный подход к трансформации данных поможет избежать ошибок и сделать ваш процесс обработки данных более корректным и эффективным. Подбирайте нужные инструменты на каждый из этапов подготовки данных и всегда проверяйте типы и размеры входных данных, которые вы передаете в модели.