python sklearn pipiline fit：“AttributeError：未找到下限”答案

【问题标题】：python sklearn pipiline fit: "AttributeError: lower not found"python sklearn pipiline fit：“AttributeError：未找到下限”
【发布时间】：2018-10-15 23:51:39
【问题描述】：

我正在尝试使用 sklearn 将几个文本数据分为 3 类。但我得到了

"AttributeError: 未找到下层"

跑步时。

代码：

train, test = train_test_split(df, random_state=42, test_size=0.3, shuffle=True)
X_train = train.contents
X_test = test.contents
Y_train = train.category
Y_test = test.category

clf_svc = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),
                    ('tfidf', TfidfVectorizer(tokenizer=',', use_idf=True, stop_words="english")),
                    ('clf', OneVsRestClassifier(LinearSVC(), n_jobs=1)),
                    ])

clf_svc = clf_svc.fit(X_train, Y_train)
predicted_svc = clf_svc(X_test)
print(np.mean(predicted_svc == Y_test))

Dataframe (df) 由 2 列组成：内容（长文本数据）和类别（文本数据）。内容是抓取的文本，因此包含数十或数百个单词，类别是单个单词，例如“A”，“B”。

我已经在 stackoverflow 中检查过过去的问题，但我无法解决出现的这个错误。
我很高兴知道解决方案或代码本身的问题。
任何建议和答案将不胜感激。

提前致谢。

【问题讨论】：

您可以一起删除 CountVectorizer。 TfidfVectorizer 将为您做到这一点。

标签： python machine-learning scikit-learn svm text-classification

【解决方案1】：

删除步骤('vect', CountVectorizer()) 或使用TfidfTransformer 代替TfidfVectorizer，因为TfidfVectorizer 需要字符串数组作为输入，CountVectorizer() 返回出现矩阵（即数字矩阵）。

默认情况下，TfidfVectorizer(..., lowercase=True) 会尝试将所有字符串“小写”，因此会出现 “AttributeError: lower not found” 错误消息。

还有参数tokenizer 需要一个可调用（函数）或None，所以不要指定它。

【讨论】：