spam=pd.read_table("spambase.txt",sep=',',header=None)为什么报错read_table() got an unexpected keyword argument 'callback'

时间: 2023-12-10 16:03:27 浏览: 159
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ml_homework_1.rar_spambase_svm实现垃圾邮件分类_uci_uci spambase_垃圾邮件

这个报错可能是因为你使用的 Pandas 版本过高，在较新的版本中，`read_table()` 已经不再支持 `callback` 这个参数。解决办法是将 `callback` 参数从代码中删除，因为默认情况下该参数是不需要的。你可以使用以下代码来读取数据集： ``` spam = pd.read_table("spambase.txt", sep=',', header=None) ``` 如果你仍然遇到问题，请检查你的 Pandas 版本，并尝试升级或降级版本，或者使用其他函数（例如 `read_csv()`）来读取数据集。
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spam = pd.read_table("spambase.txt", sep=',', header=None) 在python3.9里面为什么报错

spam = pd.read_csv("spambase.txt", sep=',', header=None) 如果你仍然想使用read_table()函数，可以将其替换为read_csv()函数，例如： python import pandas as pd spam = pd.read_csv("spambase.txt", ...

spam=pd.read_table("spambase.txt",sep=',',header=None) ColName=['X'+str(k+1) for k in np.arange(57)] ColName .append('Y') spam.columns=ColName train=spam.sample(frac=0.7) test=spam[~spam.index.isin(train.index)] xtrain,ytrain=train.drop('Y',axis=1),train['Y'] xtest,ytest=test.drop('Y',axis=1),test['Y']

具体来说，代码首先使用了 read_table 函数读取了 spambase.txt 文件，设置了分隔符为逗号，将文件的第一行作为列名，然后将列名中的最后一列改名为 'Y'。接着使用 sample 函数从数据集中随机抽样了 70% 的数据作为...

df = pd.read_csv('./spam.csv', encoding="latin-1") df=df[['class','message']] df['label'] = df['class'].map({'ham': 0, 'spam': 1}) df.head() #%% #构造训练集和测试集 X = df['message'] y = df['label'] cv = CountVectorizer() X = cv.fit_transform(X) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) #朴素贝叶斯分类器 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train,y_train) clf.score(X_test,y_test) y_pred = clf.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred))解释上述代码

1. 读取一个名为“spam.csv”的文件，文件中包含邮件的文本内容和标签（0表示非垃圾邮件，1表示垃圾邮件）。 2. 从读取的数据中选取两列，分别为“class”表示标签和“message”表示邮件内容。 3. 将“class”列中...

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB,MultinomialNB from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd path = 'E:/Python_file/zuoye/SMSSpamCollection.txt' Cnames=['labels','messages'] data = pd.read_csv(path,sep='\t', header=None, names=Cnames) #读取数据集，分隔符是\t data=data.replace({'ham':0,'spam':1}) #替换标签值 print('数据集展示：') print(data) print('\n----------------------------------\n') X=data['messages'] y=data['labels'] x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,train_size=0.8,random_state=123) vector_nomial=CountVectorizer() #实现词袋模型 vector_bernou=CountVectorizer() #多项式模型分类垃圾短信 train_matrix=vector_nomial.fit_transform(x_train) test_matrix=vector_nomial.transform(x_test) polynomial=MultinomialNB() clm_nomial=polynomial.fit(train_matrix,y_train) result_nomial=clm_nomial.predict(test_matrix) #伯努利模型分类垃圾短信 train_matrix=vector_bernou.fit_transform(x_train) test_matrix=vector_bernou.transform(x_test) Bernoulli=BernoulliNB() clm_bernoulli=Bernoulli.fit(train_matrix,y_train) result_bernou=clm_bernoulli.predict(test_matrix) print('多项式模型的预测结果,类型，长度：') print(result_nomial,type(result_nomial),result_nomial.shape) print('多项式模型的前一百个预测结果：') print(result_nomial[0:100]) print('多项式模型模型R²评分：'+ str(clm_nomial.score(test_matrix,y_test))) print('\n----------------------------------\n') print('伯努利模型的预测结果,类型，长度：') print(result_bernou,type(result_bernou),result_bernou.shape) print('伯努利模型的前一百个预测结果：') print(result_bernou[0:100]) print('伯努利模型R²评分：'+ str(clm_bernoulli.score(test_matrix,y_test)))

data = pd.read_csv(path, sep='\t', header=None, names=Cnames) data = data.replace({'ham':0, 'spam':1}) 3. 划分训练集和测试集： python X = data['messages'] y = data['labels'] x_train, x_test, ...

X = spam.iloc[:, :-1] y = spam.iloc[:, -1] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=100, stratify=y, random_state=0) scaler = StandardScaler() scaler.fit(X_train) X_train_s = scaler.transform(X_train) X_test_s = scaler.transform(X_test)出现错误could not convert string to float: '. 1 '

这是一个数据处理错误。可能是由于数据集中包含了字符串类型的数据，在使用 scaler.transform() 函数时不能正常转换为浮点数造成的。需要检查并处理数据集中的字符串数据，始终确保数据类型的一致性。

wordsDict.clear() for fileName in spamFileList: wordsList.clear() for line in open("../data/spam/" + fileName, encoding="gbk"): rule = re.compile(r"[^\u4e00-\u9fa5]") line = rule.sub("", line) spam.get_word_list(line, wordsList, stopList) spam.addToDict(wordsList, wordsDict) spamDict = wordsDict.copy()作用是什么

这段代码的作用是清空wordsDict字典，并对../data/spam/目录下的每个文件进行处理，提取出中文单词并将其添加到wordsList列表中，然后将wordsList中的单词添加到wordsDict字典中。最后，将wordsDict复制...
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解释代码并给出需要导入库包colname = spam.columns.values[:-1] plt.figure(figsize=(20, 14)) for ii in range(len(colname)): plt.subplot(7, 9, ii+1) sns.boxplot(x=y_train, y=X_train[:,ii]) plt.title(colname[ii]) plt.subplots_adjust(hspace=0.4) plt.show()

1. colname = spam.columns.values[:-1]：这行代码将spam数据集的列名提取出来，并存储在colname变量中。spam.columns.values返回一个包含列名的数组，[:-1]则是为了去除最后一列，因为最后一列是目标变量。 ...

建立贝叶斯模型 NB_model = MultinomialNB(alpha=0.1, class_prior=None, fit_prior=True) 1 贝叶斯模型训练 NB_model.fit(x_train_df,y_train) 1 贝叶斯模型保存 from sklearn.externals import joblib joblib.dump(NB_model, "nb_model.m") 1 2 贝叶斯模型预测 prediction = dict() prediction["MultinomialNB"] = NB_model.predict(x_test_df) 1 2 3 贝叶斯模型评估 from sklearn.metrics import accuracy_score,f1_score,confusion_matrix,classification_report print(classification_report(y_test,prediction["MultinomialNB"],target_names=["Ham","Spam"]))

1. 建立贝叶斯模型：使用MultinomialNB类创建一个名为NB_model的贝叶斯模型对象，其中alpha=0.1表示平滑参数的值，class_prior=None表示使用统一的先验概率，fit_prior=True表示学习类先验概率。 2. 贝叶斯模型训练...

def scope_test(): def do_local(): spam = "local spam" def do_nonlocal(): nonlocal spam spam = "nonlocal spam" def do_global(): global spam spam = "global spam" spam = "test spam" do_local() print("After local assignment:", spam) do_nonlocal() print("After nonlocal assignment:", spam) do_global() print("After global assignment:", spam) scope_test() print("In global scope:", spam)

在函数 scope_test 中，首先定义了变量 spam 并赋值为字符串 "test spam"，然后分别调用了 do_local、do_nonlocal 和 do_global 函数，并打印出各自变量 spam 的值。 其中，do_local 函数中也定义了...

import csv with open('names.csv', 'w', newline='') as csvfile: fieldnames = ['first_name', 'last_name'] writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames) writer.writeheader() writer.writerow({'first_name': 'Baked', 'last_name': 'Beans'}) writer.writerow({'first_name': 'Lovely', 'last_name': 'Spam'}) writer.writerow({'first_name': 'Wonderful', 'last_name': 'Spam'})

这段代码是使用Python内置的csv模块创建了一个名为names.csv的CSV文件，并向其中写入了三行数据。具体来说，这段代码的作用如下： 1. 使用open()函数创建一个名为names.csv、以写入模式打开的CSV文件，并将其...
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