这个错误通常是因为DictVectorizer对象没有get_feature_names属性。这可能是因为你使用的sklearn版本过低,或者是因为你没有正确地导入DictVectorizer类。 要解决这个问题,你可以尝试升级sklearn版本,或者使用以下代码导入DictVectorizer类: fromsklearn.feature_extractionimportDictVectorizer 确保你已经正确地安装了sklearn库。如果...
在新版本的 scikit-learn 中,应该使用 get_feature_names_out 方法来替代 get_feature_names。 get_feature_names_out 方法提供了与 get_feature_names 类似的功能,但更加灵活和强大。如果存在但无法使用,检查是否对象使用有误或环境配置问题: 由于get_feature_names 已经被移除,所以即使存在也无法使用。 确保你的...
feature_names_: 一个包含所有特征名称的,长度为特征名称个数的列表。 方法: fit(X,y=None): 计算出转换结果中feature name与 列索引之间的对照字典vocabulary_,同时会计算出特征名称列表 feature_names_。这里的参数y没有任何作用。 fit_transform(X,y=None): 包含fit函数的功能,并且会将X转换成矩阵。 get_f...
最近在学机器学习之安全,在此记点笔记,如有错误请帮忙指出,谢谢 在处理数据的时候,我们需要提取数据的特征 dictvec = DictVectorizer(sparse=True) data必须是可迭代的数据,列表或者元祖 data1 = dictvec.fit_transform(data) 打印数据的特征 print(dictvec.get_feature_names())...
vec=DictVectorizer()#输出转化后的特征矩阵print(vec.fit_transform(measurements).toarray())#输出各个维度的特征含义print(vec.get_feature_names()) [[1.0.0.1.0.0.33.][0.1.0.0.1.0.12.][0.0.1.0.0.1.18.]]['city=Beijing','city=London','city=San Fransisco','country=CN','country=UK','coun...
print(dict_vec.feature_names_)#查看转换后的列名 print(X_train)#查看转换后的训练集 ['age','pclass=1st', 'pclass=2nd', 'pclass=3rd', 'sex=female', 'sex=male'] [[31.19418104 0. 0. 1. 0. 1. ] [31.19418104 1. 0. 0. 1. 0. ] ...
vec=DictVectorizer()#初始化DictVectorizer特征抽取器 print(vec.fit_transform(measurements).toarray())#输出转化之后的特征矩阵 print(vec.get_feature_names())#输出各个维度的特征含义 1. 2. 3. 4. 5. 6.
vec = DictVectorizer() #初始化DictVectorizer特征抽取器 print(vec.fit_transform(measurements).toarray()) #输出转化之后的特征矩阵 print(vec.get_feature_names()) #输出各个维度的特征含义
vec = DictVectorizer() #初始化DictVectorizer特征抽取器 print(vec.fit_transform(measurements).toarray()) #输出转化之后的特征矩阵 print(vec.get_feature_names()) #输出各个维度的特征含义
measurements=[{'city':'Shang Hai','temperature':33.},{'city':'Bei Jing','temperature':12.},{'city':'Las Vegas','temperature':18.}]vec=DictVectorizer()#初始化DictVectorizer特征抽取器print(vec.fit_transform(measurements).toarray())#输出转化之后的特征矩阵print(vec.get_feature_names())#输出...