'ColumnTransformer' object has no attribute 'get_feature_names_out'

这个错误通常是因为你使用的版本不支持 `get_feature_names_out()` 方法。这个方法在 Scikit-learn 0.22 版本中引入，如果你的版本低于这个版本，就会出现这个错误。

你可以尝试更新 Scikit-learn 到最新版本，或者使用其他方法来获取特征名称。在 Scikit-learn 中，你可以通过 `ColumnTransformer` 对象的 `transformers_` 属性来获取每个列变换器中的特征名称。

例如，假设你有一个 `ColumnTransformer` 对象 `ct`，它包含两个列变换器，一个是使用 `OneHotEncoder` 编码分类特征，另一个是使用 `StandardScaler` 缩放数值特征。你可以通过以下代码来获取这些特征的名称：

# 获取分类特征的名称
cat_cols = ct.transformers_[0][1].get_feature_names()
# 获取数值特征的名称
num_cols = ct.transformers_[1][2]
# 合并特征名称
feature_names = list(cat_cols) + list(num_cols)

这里假设第一个列变换器是分类特征，第二个列变换器是数值特征，并且数值特征没有进行特殊处理。你可以根据你的数据和列变换器的设置来修改这个代码。

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：

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：

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。