AttributeError: 'TransactionEncoder' object has no attribute 'columns_' 解决报错

要解决报错"AttributeError: 'TransactionEncoder' object has no attribute 'columns_'"，可以参考以下方法：

1. 首先，这个错误通常是由于对象缺少所需的属性而引起的。在这种情况下，'TransactionEncoder'对象没有名为'columns_'的属性。

2. 要解决这个错误，可以尝试检查代码中是否存在拼写错误或语法错误。确保正确地引用了对象并正确使用了属性。

3. 另外，也可以查看代码中是否存在与属性名相似的其他属性，这可能会导致混淆。确保使用正确的属性名进行访问。

4. 如果以上方法都没有解决问题，还可以参考文档或查找相关资源来了解该对象的属性和方法。可能需要使用其他方法或属性来完成所需的操作。

综上所述，要解决"AttributeError: 'TransactionEncoder' object has no attribute 'columns_'"错误，可以通过检查代码中的拼写错误、语法错误和属性名的正确性来解决。还可以参考相关文档或资源以获取更多信息和指导。

相关问题

报错了，AttributeError: 'Worksheet' object has no attribute 'fit_columns'

这个错误提示 "AttributeError: 'Worksheet' object has no attribute 'fit_columns'" 是在Python中处理Excel文件时遇到的问题，其中涉及到pandas或openpyxl等库操作Excel工作表（Worksheet）。`fit_columns` 属性通常用于调整列宽使其适应内容，但在你尝试执行这个操作的时候，可能是因为你使用的Worksheet对象不支持该方法，或者版本过旧，该功能已被移除或者更改。

解决这个问题的方法包括：

1. **确认库版本**：检查你正在使用的pandas和openpyxl版本，有些高级功能可能会在不同版本之间有所变化或移除。

2. **查阅文档**：查看官方文档或在线资源，确认Worksheet对象是否真的具有 `fit_columns` 方法。如果不是标准API的一部分，可能是第三方扩展提供的，那么你需要确认其是否存在并如何使用。

3. **替代方法**：如果 `fit_columns` 不可用，你可以手动设置列宽、使用其他方法调整列宽，例如 `column_widths` 或者 `set_column`。

4. **更新代码**：如果你确定`fit_columns` 应该存在但仍然报错，可能是在某个上下文中有误用。检查你的代码逻辑，看看是否在正确的对象上调用了这个方法。

报错 AttributeError: 'EmbeddingColumn' object has no attribute 'hash_bucket_size'

非常抱歉，我之前的代码有误。`EmbeddingColumn`对象确实没有`hash_bucket_size`属性。请用以下代码替换之前的代码：

# 定义数据特征
feature_columns = []
embedding_dims = {}

# userId特征
user_id = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('userId', hash_bucket_size=1000)
user_id_embedding = tf.feature_column.embedding_column(user_id, dimension=10)
feature_columns.append(user_id_embedding)
embedding_dims['userId'] = 10

# movieId特征
movie_id = tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('movieId', hash_bucket_size=10000)
movie_id_embedding = tf.feature_column.embedding_column(movie_id, dimension=10)
feature_columns.append(movie_id_embedding)
embedding_dims['movieId'] = 10

# rating特征
rating = tf.feature_column.numeric_column('rating')
feature_columns.append(rating)

# timestamp特征（可选）
timestamp = tf.feature_column.numeric_column('timestamp')
feature_columns.append(timestamp)

在这段代码中，我们使用`categorical_column_with_hash_bucket`函数定义了`userId`和`movieId`的特征列，并通过`embedding_column`函数将它们转换为嵌入列。然后，我们将这些嵌入列添加到特征列列表中，并指定了嵌入维度。

非常抱歉给您带来的困扰，希望这次能解决问题。如果还有其他问题，请随时提问。