Я работаю с текстовой классификацией, используя машину опорных векторов, но в основном меня смущает вычисление вектора признаков для тестового набора.
Для вектора признаков обучения я взял вектор TF-IDF для каждого обучающего данных и построил матрицу признаков [документы x термины], используя значения TF-IDF.
Но как насчет вычисления вектора признаков тестового набора? Должен ли я просто использовать значения TF-IDF в тренировочном наборе для его вычисления?
например: в тренировочном наборе для определенного слова «яблоко» частота документа равна 5. Должен ли я использовать для тестового набора значение 5 для «яблока»? Или пересчитать TF-IDF на основе тестового набора?? Или, скорее, я ошибаюсь в вычислении вектора признаков??
Заранее спасибо!
