而 CountVectorizer 对象的一个主要特点就是可以对向量进行分词处理,将文本数据转换成一个个独立的词汇。 然而,CountVectorizer 对象在训练和预测过程中,并没有 get_feature_names 这个属性。这个属性在 CountVectorizer 的官方文档中也没有提到。那么,为什么在使用 CountVectorizer 时,会提示“CountVectorizer 对象无属性:get...
feature_names = vectorizer.get_feature_names() print(feature_names) 在上面的示例代码中,我们首先导入了CountVectorizer类。然后,我们创建了一个CountVectorizer对象并使用fit方法适应了示例文本数据。最后,我们调用get_feature_names方法来获取特征名称列表,并将其打印出来。请注意,如果你的代码中已经正确调用了fit方法...
针对你遇到的问题“'countvectorizer' object has no attribute 'get_feature_names'”,这通常是因为你使用的CountVectorizer类的版本已经更新,而get_feature_names方法在新版本中被弃用或重命名了。下面我将根据版本信息给出详细的解答和替代方法。 1. 确认CountVectorizer的版本 首先,需要确认你使用的CountVectorizer是哪个...
为了解决这个问题,首先需要检查countvectorizer对象是否处于正确的导入环境中。接着,可以尝试导入countvectorizer对应的包,并检查get_feature_names方法是否存在。如果问题仍然存在,可以通过countvectorizer.get_feature_names()方法获取特征名称,但这通常仅在某些特定的库或框架中可用。最后,可以检查代码中是否存在对 'countvector...
CountVectorizer类会将文本中的词语转换为词频矩阵,例如矩阵中包含一个元素a[i][j],它表示j词在i类文本下的词频。它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数,通过get_feature_names()可获取词袋中所有文本的关键字,通过toarray()可看到词频矩阵的结果。
get_feature_names() NotFittedError: CountVectorizer - Vocabulary wasn't fitted. In [8]: vectorizer.transform(corpus) Out[8]: <4x9 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>' with 19 stored elements in Compressed Sparse Row format> In [9]: hasattr(vectorizer, "vocabulary_") Out[9]:...
get_feature_names():获取特征向量中的单词列表。 transform(raw_documents):将新的文本数据转换为特征矩阵,使用已有的词汇表。 sklearn.countvectorizer的优势在于简单易用,可以快速将文本数据转换为数值特征表示,适用于大规模文本数据的处理。它的应用场景包括文本分类、情感分析、垃圾邮件过滤、信息检索等。
CountVectorizer 类会将文本中的词语转换为词频矩阵,例如矩阵中包含一个元素a[i][j],它表示j词在i类文本下的词频。它通过 fit_transform 函数计算各个词语出现的次数,通过get_feature_names()可获取词袋中所有文本的关键字,通过 toarray()可看到词频矩阵的结果。
最后,通过调用get_feature_names方法可以获取词汇表,通过调用toarray方法可以获取词频矩阵的数值表示。 去矢量化(Devectorization)是指将矢量化后的特征向量转化为原始文本数据的过程。在sklearn中,可以使用inverse_transform方法来实现去矢量化。需要注意的是,去矢量化只能还原为词频矩阵,无法还原为原始文本数据。
get_feature_names():按文档-词矩阵中词语顺序的词语列表 get_params([deep]):获取实例的参数 get_stop_words():构建或获取有效停用词列表 inverse_transform(X):返回每篇文档中的非0特征词 set_params(**params):设置实例的参数 transform(raw_documents, copy=True):变换文档到文档词矩阵,此处使用词汇表和文档...