X_testは、ナイーブベイス用に下処理されたものを使っているよね。 ランダムフォレストもその特徴量を全て使わないといけないってこと？
そうですね、ご指摘の通りです。ナイーブベイズでの特徴量の前処理は、おそらくテキストデータを単語の出現回数に変換するCountVectorizerを使用して行われているでしょう。そのため、ナイーブベイズ用に前処理された特徴量はテキストデータに基づいています。
ランダムフォレストも同様に、同じ特徴量を使ってトレーニングする必要があります。つまり、ナイーブベイズで使用されたCountVectorizerで変換された特徴量を、ランダムフォレストでもそのまま使用する必要があります。特徴量の意味が異なるため、同じ特徴量セットを使用することで、モデルのトレーニングと予測の一貫性を確保します。
したがって、ランダムフォレストもナイーブベイズで使用されたテキストデータに基づいた特徴量を全て使用する必要があります。