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scikit学习:创建自定义CountVectorizer和ChiSquare时出现问题

2019-12-01 11:56:34  阅读:452  来源: 互联网

标签:scikit-learn machine-learning scikits python


我有以下代码(基于示例here),但无法正常工作:

[...]
def my_analyzer(s):
    return s.split()
my_vectorizer = CountVectorizer(analyzer=my_analyzer)
X_train = my_vectorizer.fit_transform(traindata)

ch2 = SelectKBest(chi2,k=1)
X_train = ch2.fit_transform(X_train,Y_train)
[...]

调用fit_transform时出现以下错误:

AttributeError: 'function' object has no attribute 'analyze'

根据文档,CountVectorizer应该这样创建:vectorizer = CountVectorizer(tokenizer = my_tokenizer).但是,如果这样做,则会出现以下错误:“得到了意外的关键字参数’tokenizer’”.

我的实际scikit-learn版本是0.10.

解决方法:

您正在查看0.11(即将发布)的文档,其中对Vectorizer进行了全面修订.检查documentation for 0.10,那里没有标记生成器参数,并且分析器应该是一个实现分析方法的对象:

class MyAnalyzer(object):
    @staticmethod
    def analyze(s):
        return s.split()

v = CountVectorizer(analyzer=MyAnalyzer())

http://scikit-learn.org/dev是即将发布的版本的文档(可能随时更改),而http://scikit-learn/stable是当前稳定版本的文档.

标签:scikit-learn,machine-learning,scikits,python
来源: https://codeday.me/bug/20191201/2080504.html

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