'OneHotEncoder' object has no attribute 'get_feature_names'

时间: 2023-07-24 11:08:44 浏览: 57
这个错误是因为你正在使用的 `OneHotEncoder` 对象没有 `get_feature_names` 属性。`get_feature_names` 是 Scikit-learn 的 `OneHotEncoder` 类中的一个方法,用于返回编码后的特征名称。这个方法在 Scikit-learn 0.24.0 版本中被引入。 如果你使用的是较旧的版本,你可以尝试以下方法来获取特征名称: 1. 查看 `OneHotEncoder` 对象的 `categories_` 属性,它将返回每个特征的编码类别数组。你可以使用这些数组来生成特征名称。 2. 使用 `get_feature_names_out` 方法,该方法在 Scikit-learn 0.22.0 版本中引入。你可以通过调用 `encoder.get_feature_names_out()` 来获取特征名称。 请确保你的 Scikit-learn 版本与你使用的方法兼容。如果你的版本仍然不支持 `get_feature_names` 或 `get_feature_names_out` 方法,你可以考虑升级 Scikit-learn 到最新版本,或者手动生成特征名称。
相关问题

'CountVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names'

'CountVectorizer'对象没有 'get_feature_names' 属性的错误通常是由于在使用之前没有对文本进行拟合(fit)的原因引起的。要解决此问题,您需要确保在调用 'get_feature_names' 方法之前对 'CountVectorizer' 对象进行拟合。 以下是一个示例代码片段,展示了如何使用 'CountVectorizer' 进行拟合和获取特征名: ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer # 创建一个 CountVectorizer 对象 vectorizer = CountVectorizer() # 假设您有一些文本数据 texts texts = ["This is the first document.", "This document is the second document.", "And this is the third one."] # 对文本进行拟合 vectorizer.fit(texts) # 获取特征名 feature_names = vectorizer.get_feature_names() # 打印特征名 print(feature_names) ``` 请确保在调用 'get_feature_names' 之前,您先对 'CountVectorizer' 对象进行了拟合。这样您就可以获取特征名了。希望这可以解决您的问题!如果您有任何其他问题,请随时向我提问。

'Dictionary' object has no attribute 'get_feature_names'

这个错误提示通常出现在使用scikit-learn库的CountVectorizer或TfidfVectorizer向量化文本数据时。出现这个错误的原因是因为你没有对CountVectorizer或TfidfVectorizer对象进行拟合(fit)操作,因此它们还不知道所有的特征(单词)是什么,也就无法调用get_feature_names()方法。 解决方法是,首先对CountVectorizer或TfidfVectorizer对象进行拟合操作,例如: ```python from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus = ['This is the first document.', 'This is the second document.', 'And this is the third one.'] vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(corpus) print(vectorizer.get_feature_names()) ``` 在这个例子中,先定义了一个由三个文本组成的corpus列表,然后创建了一个CountVectorizer对象vectorizer,并使用fit_transform()方法对其进行拟合操作。这样vectorizer就会知道所有的特征(单词)是什么,可以使用get_feature_names()方法获取到所有的特征名称。

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