在sklearn管道中使用make_column_transformer()时,我在尝试使用CountVectorizer时遇到了一个错误。
我的DataFrame有两列,'desc-title'和'SPchangeHigh'。下面是两行的片段:
features = pd.DataFrame([["T. Rowe Price sells most of its Tesla shares", .002152],
["Gannett to retain all seats in MNG pr
这是数据,然后我使用countvectorizer,然后使用MultinomialNB(),但是我得到了错误。请告诉我正确的语法。
train = [('I love this sandwich.','pos'),
('This is an amazing place!', 'pos'),
('I feel very good about these beers.', 'pos'),
('This is my best work.'
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import LinearSVC
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
data = [[1, 3, 4, 'text',
我正在尝试向量化文本列,然后标准化数字列。下面是python脚本:
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.compose imp
我用python编写了这段代码。
data = np.empty(temp.shape)
maxlat = temp.shape[0]
maxlon = temp.shape[1]
print(maxlat,maxlon)
for i in range(0,maxlat) :
for j in range(0,maxlon):
data[i][j] = p_temperature(pr,temp[i][j])
当我在Python 3.5中运行此代码时,我收到以下错误
ValueError : setting an array element with a sequen
我在数据集上实现了一个决策树。在此之前,我想用CountVectorizer转换一个特定的列。为此,我使用管道使其更简单。
但是存在一个不兼容的行维的错误。
码
# Imported the libraries....
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer as cv
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder as ohe
from sklearn.compose import ColumnTransformer as ct
from sklearn.pipe
我在上实现了一个决策树。在此之前,我想用CountVectorizer.转换一个特定的列。为此,我使用管道使其更简单。
但是存在一个不兼容的行维的错误。
代码
# Imported the libraries....
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer as cv
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder as ohe
from sklearn.compose import ColumnTransformer as ct
from sklearn.pipel
我正在尝试将张量对象中的一个矩阵切片为numpy矩阵,并将其用于部分计算。但是从张量对象到numpy数组的赋值不会像下面这样工作。
import tensorflow as tf
import numpy as np
def assignC():
C_copy = np.zeros((2,2))
C = tf.matmul(tf.transpose(x), x)
C_copy[0,0] = C[0,0]
#C_copy[0,0] = C[0,0].eval() # error saying "You must feed a value for pla
我正在尝试使用scikit使用余弦相似度来查找类似的问题。我尝试了互联网上提供的这个示例代码。和
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from nltk.corpus import stopwords
import numpy as np
import numpy.linalg as LA
train_set = ["The sky is blue.", "The
我试图使用rfecv缩小与我的分类器真正相关的特征的数量。这是我写的代码
import sklearn
import pandas as p
import numpy as np
import scipy as sp
import pylab as pl
from sklearn import linear_model, cross_validation, metrics
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.metrics import zero_one_los
我试图在Streamlit.io应用程序上适应我的模型,但我得到了上面的值-错误。但它在Jupyter Notebook上不会给出同样的错误,请使用更好的方法。
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
File "c:\users\8470p\anaconda3\lib\site-packages\streamlit\ScriptRunner.py", line 311, in _run_script ex
这个python代码:
import numpy,math
import scipy.optimize as optimization
import matplotlib.pyplot as plt
# Create toy data for curve_fit.
zo = numpy.array([0.0,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0])
mu = numpy.array([0.1,0.9,2.2,2.8,3.9,5.1])
sig = numpy.array([1.0,1.0,1.0,1.0,1.0,1.0])
# Define hubble function.
def
谁能解释一下,为什么当我尝试fit_transform任何简短的单词时,CountVectorizer会抛出这个错误?即使我使用stopwords=None,我仍然得到相同的错误。以下是代码
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
text = ['don\'t know when I shall return to the continuation of my scientific work. At the moment I can do absolutely nothing with it,
我一直在用滑雪板做情感分析。我有一个csv文件的3000多个评论,我正在训练我的分类器60%的这些评论。当我试图对分类器进行自定义检查以使用CountVectorizer.transform()预测标签时,会引发以下错误:
Anaconda\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py", line 864, in transform
raise ValueError("Vocabulary wasn't fitted or is empty!")
ValueError: Voc
我被问题下面显示的python代码卡住了。
这段代码是一个有监督神经网络项目的一部分。当遇到未知标签时,encoder.inverse_transform(x)会生成ValueError。
我期望的是:代码为每个x返回一个结果,当x不在encoder.classes_中时,该x的结果将为'Onbekend'。
它的作用是:当输出包含一个未知标签时,无论x的数量如何,代码都会产生一个'Onbekend‘。
有人知道我在这里错过了什么吗?
import pandas as pd
from sklearn import model_selection
from sklearn
我有一个文本数据集,其中一个列用于评论,另一个列用于标签。我想用该数据集建立一个决策树模型,我使用了向量器,但是它给出了ValueError: Number of labels=37500 does not match number of samples=1错误。vect.vocabulary_ returns {'review': 0}评审是列名。所以我认为它并不适合所有的数据。这是下面的代码,任何帮助都是非常感谢的。
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test,y_train, y
我正在使用scikit执行文本分类,并且我正在尝试了解这些点相对于我的超平面的位置,以决定如何继续。但是我似乎不能绘制来自CountVectorizer()函数的数据。我使用了以下函数:pl.scatter(X[:, 0], X[:, 1]),它给出了错误:ValueError: setting an array element with a sequence.
你知道怎么解决这个问题吗?
我正在尝试情感分析案例,并尝试为以下内容运行随机分类器: |Topic |value|label|
|Apples are great |-0.99|0 |
|Balloon is red |-0.98|1 |
|cars are running |-0.93|0 |
|dear diary |0.8 |1 |
|elephant is huge |0.91 |1 |
|facebook is great |0.97 |0 | 在从sklearn库中将其拆分成训练测试后, 我对
保存wordVect出错了,
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = [
'This is the first document.',
'This document is the second document.',
'And this is the third one.',
'Is this the first document?',
]
vectorizer = CountVectorizer(ng
我正在尝试使用SKLearn 0.20.2来创建管道,同时使用新的ColumnTransformer特性。我的问题是,当我运行分类器:clf.fit(x_train, y_train)时,我一直得到错误:
ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly
我有一列名为text的文本块。我的其他专栏都是数字性质的。我试图在我的管道中使用Countvectorizer,我认为这就是问题所在。会很感激能帮上忙的。
在运行管道并检查x_ than /y_than
我试着用朴素的贝叶斯进行文本分类。这是我的密码:
#splitting Pandas dataframe into train set and test set
x_train, x_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(data['description'], data['category_id'], test_size=0.2, random_state=42)
#production of bag of words from x_train
count_vect = Cou