文本挖掘预处理必须应用于测试还是训练集？

文本挖掘预处理必须应用于训练集和测试集。

文本挖掘预处理是指在进行文本挖掘任务之前对文本数据进行清洗、转换和标准化的过程。这个过程包括去除噪声、分词、去除停用词、词干化、词向量化等步骤，旨在提高文本挖掘任务的准确性和效果。

在进行文本挖掘任务时，通常需要将数据集划分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。因此，文本挖掘预处理必须应用于训练集和测试集，以确保模型在真实场景中的泛化能力。

对于训练集，文本挖掘预处理的目的是清洗和转换文本数据，使其适合用于训练模型。这样可以提高模型的学习效果和泛化能力。常见的预处理步骤包括去除噪声、分词、去除停用词、词干化、词向量化等。

对于测试集，文本挖掘预处理的目的是将测试数据转换为与训练数据相同的格式，以便于模型对其进行预测和评估。同样，预处理步骤包括去除噪声、分词、去除停用词、词干化、词向量化等。

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