vectorizer1 = CountVectorizer(vocabulary=vectorizer.vocabulary_)什么意思
时间: 2023-12-11 19:03:56 浏览: 26
这段代码是在使用scikit-learn库中的CountVectorizer类创建一个新的CountVectorizer对象,其中参数vocabulary被设置为原始CountVectorizer对象vectorizer的词汇表。这样做的目的是保持新的CountVectorizer对象与原始对象的词汇表一致,以便在后续的文本向量化过程中得到相同的特征表示。
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tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=features_df["top_features"].tolist()) vocabulary = list(set(vocabulary)) train_vectors = vectorizer.fit_transform(data["word"]) labels = data.id_style报错为NameError: name 'vocabulary' is not defined
这个错误是因为你在使用变量 `vocabulary` 时没有定义。在你的代码中,你定义了 `vectorizer`,但没有定义 `vocabulary`。你需要先定义 `vocabulary`,然后才能在 `vectorizer` 中使用它。你可以使用以下代码定义 `vocabulary`:
```
vocabulary = features_df["top_features"].tolist()
```
然后,你可以在 `vectorizer` 中使用 `vocabulary`:
```
vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=vocabulary)
```
这应该可以解决你的问题。
vocabulary = features_df["top_features"].tolist() vectorizer = CountVectorizer(vocabulary=vocabulary) vocabulary = list(set(vocabulary))报错为ValueError: Duplicate term in vocabulary: '沈阳,全国,万公顷,工业,亿元,制造,东北,客车,奉天,生
这个错误提示是说你的 vocabulary 列表中有重复的项,具体来说是 '沈阳,全国,万公顷,工业,亿元,制造,东北,客车,奉天,生' 这个字符串出现了多次。
你可以先检查一下原始的 features_df["top_features"] 数据是否存在重复项,可以使用以下代码查看:
```
duplicates = features_df.duplicated(subset=["top_features"])
print(features_df[duplicates])
```
如果存在重复项,可以使用 drop_duplicates() 方法去掉重复项,例如:
```
features_df.drop_duplicates(subset=["top_features"], inplace=True)
```
然后再重新生成 vocabulary 列表,确保其中没有重复项。