TfidfVectorizer().fit_transform(train_X)发生错误'numpy.ndarray' object has no attribute 'lower'
时间: 2023-12-06 07:02:36 浏览: 39
这个错误通常是因为 `train_X` 是一个 Numpy 数组,而 `TfidfVectorizer()` 中的 `fit_transform()` 方法要求传入的参数是一个字符串列表。你需要将 Numpy 数组转换为字符串列表,例如使用 `tolist()` 方法将其转换为列表,然后再传入 `fit_transform()` 方法。例如:
```
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 将 Numpy 数组转换为列表
train_X_list = train_X.tolist()
# 使用 TfidfVectorizer() 进行特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_train_X = vectorizer.fit_transform(train_X_list)
```
这样就可以避免 `'numpy.ndarray' object has no attribute 'lower'` 的错误。
相关问题
'numpy.ndarray' object has no attribute 'fit_transform'
这个错误通常是因为你尝试在一个 NumPy 数组上使用 Scikit-learn 中的 fit_transform() 函数,但是该函数只能用于 Scikit-learn 中的数据类型,如 Pandas DataFrame 或 Scipy 稀疏矩阵。
你需要将 NumPy 数组转换为 Scikit-learn 中的数据类型,比如:
```
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 创建一个 NumPy 数组
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 将 NumPy 数组转换为 Scikit-learn 中的数据类型
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
```
这里使用了 Scikit-learn 中的 StandardScaler 类来将 NumPy 数组 X 转换为 Scikit-learn 中的数据类型,并使用 fit_transform() 函数对其进行标准化处理。
优化代码from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer vec = DictVectorizer(sparse=False) X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict('records')) X_test=vec.transform(X_test.to_dict('records')),出错AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'to_dict'
这个错误是因为 `numpy.ndarray` 类型没有 `to_dict` 方法。所以你需要将 `X_train` 和 `X_test` 转换成字典类型,再进行向量化。
可以使用 Pandas 库的 DataFrame 类型来实现这个转换:
```python
import pandas as pd
# 将 X_train 和 X_test 转换成 Pandas 的 DataFrame 类型
X_train_df = pd.DataFrame(X_train)
X_test_df = pd.DataFrame(X_test)
# 将 DataFrame 转换成字典类型并进行向量化
vec = DictVectorizer(sparse=False)
X_train = vec.fit_transform(X_train_df.to_dict('records'))
X_test = vec.transform(X_test_df.to_dict('records'))
```
这样就可以避免这个错误了。