AttributeError:找不到较低的功能是Python编程语言中的一个异常错误。当尝试访问一个对象的属性或方法,但该属性或方法不存在时,就会引发此异常。
在Sklearn CountVectorizer中,删除不常用的功能有两种常见的方法:
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(min_df=2) # 设置词频阈值为2,即单词在文本中至少出现2次
X = vectorizer.fit_transform(corpus) # corpus是你的文本数据
这将删除在文本中出现次数少于2次的单词。
stop_words='english'
来将这些停用词从结果中删除。from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english') # 使用英文停用词列表
X = vectorizer.fit_transform(corpus) # corpus是你的文本数据
以上两种方法可以根据实际情况选择,以删除不常用的功能(即低频词),从而提高文本特征的质量和模型的性能。
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请注意,以上答案仅供参考,具体的技术选择和产品推荐应根据实际需求和环境来确定。
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