predict

[dhl961123]

1、请问在进行模型效能预测的时候，如何指定特定的数据集进行预测； 2、可以对未填注标签的文本数据进行预测吗？（例如：data = {'src':src, 'label':label, 'pred':pred} 数据集没有label）

感谢解答

[dhl961123]

训练集： （模型训练都是带标签） 午评沪指涨0.78%逼近2800 汽车家电农业领涨 2 卡佩罗：告诉你德国脚生猛的原因 不希望英德战踢点球 7 测试集：在进行模型预测时，对于确实标签的如何进行预测

[wzzzd]

1. 将Config.py文件中的变量path_datasets，改成你的数据目录。同时把待预测数据集按照格式处理好，改成文件名为test.txt就好了。
2. 将未标注文本给上标签0，就可以了。预测结果文件中，忽略这个标注，只看predict那一列就可以 如：在进行模型预测时，对于确实标签的如何进行预测 0

[dhl961123]

好的，感谢解答

[dhl961123]

在进行预测过程中，所有类别未知（全设置为0）会出现如下报错情况： ValueError: Number of classes, 6, does not match size of target_names, 13. Try specifying the labels parameter

将类别进行随机数设置，不会出现报错，请问这个初始设置有什么最低要求吗？

[wzzzd]

应该是metrics.classification_report或metrics.confusion_matrix的问题，因为在测试集跑这两个过程没有意义，最新的代码已经把module/Predictor.py的这两个计算逻辑屏蔽了。