已解决:AttributeError: ‘TfidfVectorizer’ object has no attribute ‘get_feature_names_out’ 一、分析问题背景 在使用scikit-learn库中的TfidfVectorizer类进行文本特征提取时,有时会遇到AttributeError: ‘TfidfVectorizer’ object has no attribute ‘get_feature_names_out’这样的报错。这个错误通常发生在尝试...
根据版本信息,判断get_feature_names_out属性是否存在: 如果你使用的是scikit-learn 0.24或更高版本,那么TfidfVectorizer对象应该具有get_feature_names_out方法。如果你使用的是较低版本,那么该方法不存在,你应该使用get_feature_names()方法。 如果属性不存在,提供替代方法来获取特征名称: 如果你的scikit-learn版本低...
①get_feature_names_out():得到最后的特征数组(numpy.ndarray类型) ②get_feature_names():和get_feature_names_out()结果一样,随着sklearn版本的升级,官方更加推荐使用get_feature_names_out() ③toarray():并不是TfidfVectorizer()的参数,但是因为经常转化成比较容易看的数组,会将权值数组进行矩阵转化。 ④vo...
vue是一款轻量级的mvvm框架，追随了面向对象思想，使得实际操作变得方便，但是如果使用不当，将会面临着到处...
print(tf.get_feature_names_out()) --- 返回一个列表,包含所有词汇的名称 <2>词袋模型 文本转向量 tfidf = TfidfVectorizer(token_pattern='[\u4e00-\u9fa5]+') # 逆文档频率tfidf.fit(s)x = tfidf.transform(s)print(x)print(x.toarray())print(tf.get_feature_names_out())...
'TfidfVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names_out' Traceback (most recent call last): File "/Users/lmcguire/.pyenv/versions/3.8.11/envs/machine-learning/lib/python3.8/site-packages/supervised/base_automl.py", line 1084, in _fit ...
not_a_vectorizer.get_feature_names_out() Popular now [Fixed] nameerror: name Unicode is not defined Usage of get_feature_names attribute We have discussed the different methods through which we can get rid of the get_feature_namesattribute error. Once this is done, you are free to use th...
print(tv.get_feature_names_out())# 默认使用所有的词构建词袋 print(tv.vocabulary_) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. CountVectorizer() ...
(0, 8)...---中文tf-idf--- corpus = ["我 来到 北京 清华大学"*3, # 第一类文本切词后的结果...(X) # 获取词袋模型中的所有词语 word = vectorizer.get_feature_names() # 将tf-idf矩阵抽取出来,元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重 1.5K20 广告 单节点MySQL 功能...
def get_feature_names(self): """Array mapping from feature integer indices to feature name""" self._check_vocabulary() return [t for t, i in sorted(six.iteritems(self.vocabulary_), key=itemgetter(1))] 1. 2. 3. 4. 5. 6.