在尝试使用多项NB分类器之前，我尝试使用降低特征的维数。现在的事情是，多项式NB在X_train中不采用负值。我在网上找到的建议之一是使用MinmaxScaler将SVD输出缩放到范围（0,1），但是我不确定这样做是否可行。 （Dealing with negative values in sklearn MultinomialNB）。

如何将TruncatedSVD输出用作多项式NB分类器的输入？谢谢！

编辑：下面的示例代码。

vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(df[col])

#After applying Truncated SVD 
transformer = TruncatedSVD()
X_red = pd.DataFrame(transformer.fit_transform(X))

数据集X_red具有负值，以后我无法在Multimonial NB中使用。