Python SKlearn TfidfVectorizer 参数错误

Question

我一直在使用SKlearn TfidfVectorizer，但突然出现错误：

TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 positional arguments 
(and 4 keyword-only arguments) were given

我给出的论点是：

tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(X_train, ngram_range=(1,2), max_df=0.9, min_df=5, token_pattern=r'(\S+)' )

其中 X_train 是一个字符串列表，例如：

 'done earlier siesta',
 'sunday mass us family greatful opportunity',
 'wet wet wet frustrated outside',
 'tired headache headache',
 'friends creative talented inspired friendship love creatives',
 'grateful lucky beaches sunshine hubby family pets awesome sunday',
 'latest artwork',
 'two headache sick tired sore'

我很困惑为什么当我只输入一个 X_train 列表时，它会说我给出了两个位置参数。即使我将语句简化为：

TfidfVectorizer(X_train)

它仍然给出了同样的错误，说我给出了两个位置参数。 我正在使用 Sklearn 1.0.1，但我尝试将其恢复为 1.0.0，但它仍然有相同的错误 错误可能在我传入的列表中吗？

Answer 1

图书馆及其实施确实发生了变化。如果我们查看 0.23.1 版本，我们会收到一条警告，指出它需要通过关键字 args。

tfidvect=TfidfVectorizer(X_train)
FutureWarning: Pass input=['done earlier siesta', 'sunday mass us family greatful opportunity', 'wet wet wet frustrated outside', 'tired headache headache', 'friends creative talented inspired friendship love creatives', 'grateful lucky beaches sunshine hubby family pets awesome sunday', 'latest artwork', 'two headache sick tired sore'] as keyword args. From version 0.25 passing these as positional arguments will result in an error
  warnings.warn("Pass {} as keyword args. From version 0.25 "

这么快进到 1.0.1，同样的调用会是这样的：

tfidvect1_01=TfidfVectorizer(input=X_train) # input positional argument

添加了@Ambrayers。

另一种方法是，创建对象然后fit_transform，参考official documentation中的示例

vectorizer = TfidfVectorizer()  
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train)