我正在尝试做一个主题建模项目，但是当我使用 from sklearn.feature_extraction import TfidfVectorizer 我会收到这个错误，我安装的sckit-learnTraceback (most recent call last)----> 1 from sklearn.feature_extractionimport TfidfVectorizer
ImportEr
浏览 436提问于2021-02-09得票数 0
根据，您可以使用相对导入使用importlib到import_module，如下所示：为什么相对导入对sklearn.feature_extraction.textimportlib.import_module('.text', 'sklearn.feature_extraction')from types import ModuleTypeskl
浏览 4提问于2016-07-11得票数 5
10 from sklearn.datasets import load_mlcomp 13 from sklearn.metrics import confusion_matrix
ImportError: cannot import name TfidfVectorizer
浏览 9提问于2013-12-17得票数 1
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我一直在跟踪一本NLP笔记本，他们用：但是，这会引发以下错误：我的猜测是，stop_words不是(或者不再是)“feature_extractionsklearn绝对是最新的(0.24版)，我在笔记本前面从sklearn.manifold中<e
浏览 3提问于2021-08-02得票数 5
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我正在使用Python2.7.10，并且已经使用pip安装了scikit-0.15.2，并且我已经安装了"numpy-1.1.10“和"scipy-0.16.0”，它工作得很好，但是当我尝试从sklearn导入TfidfVectorizer来构造带有tf-IDF值的术语文档矩阵时我得到一个错误
浏览 0提问于2015-10-18得票数 1
我想向TfidfVectorizer中的stop_words再添加几个单词。我遵循了中的解决方案。我的停用词列表现在包含'english‘停用词和我指定的停用词。但TfidfVectorizer仍然不接受我的停用词列表，我仍然可以在我的功能列表中看到这些词。下面是我的代码my_stop_words = text.ENGLISH_STOP_WORDS.union(my_words)
vectorizer = TfidfVectoriz
浏览 1提问于2014-11-09得票数 22
我试着用俄语停止词来应用TfidfVectorizer当我使用英语停止词时，这是正确的<ipython-input-118-e787bf15d612> in &
浏览 2提问于2016-10-09得票数 3
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通过这样做，我了解如何添加中给出的单个停止词：additional_stop_words=['red','roses我正在构建一个TfidfVectorizer作为我的模型的一部分，我意识到我所需要的处理可能必须在这个阶段之后被输入，但是我不知道如何做到这一点。from sklearn import decomposition
fro
浏览 4提问于2017-07-31得票数 2
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我正在做情感分析，为了从文本中生成特征，我使用了TF-IDF方法，但我无法解释输出。从sklearn.feature_extraction.text导入TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df
浏览 0提问于2019-04-20得票数 0
我正在用Google编写一个python程序，它使用TfidfVectorizer在sklearn中计算tf-国防军。我增加了sklearn库，并将其导入如下：不过，它给了我no module named_check_build，尽管它在我导入的库中。注意:我在纯python中有相同的代码，它工作得很好，所以python语法或导入没有什么问题；问题从GAE开始。
你知
浏览 6提问于2014-04-19得票数 2
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我正在努力理解TfidfVectorizer背后的数学。以下是我的完整代码:从sklearn.feature_extraction.text导入熊猫作为pd从sklearn.feature_extraction.text导入CountVectorizer从sklearn.feature_extraction.text导入TfidfTransformer从sklearn.feature_extraction.text导入Tfid
浏览 1提问于2019-10-18得票数 1
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我正在尝试使用OneHotEncoder()和TfidfVectorizer()对我的训练数据执行多列转换，这是一个numpy数组。make_column_transformer( (TfidfVectorizerpassthrough')
使用上面的代码，OneHotEncoder()可以很好地在列
浏览 6提问于2021-02-26得票数 2
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1回答
稀疏矩阵的MXNet -点积
、、、、
```javascript将numpy导入为np从sklearn.feature_extraction.text导入TfidfVectorizerdf = pd.read_csv("df_text.csv")
tf =TfidfVectorizer(分析器= "word&q
浏览 0提问于2018-09-17得票数 0
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我正在使用下面的代码来生成一个tdidf-matrixtfidf_vectorizer= TfidfVectorizer(max_df=.8, max_features=1000,
min_df=0.07, stop_words
浏览 7提问于2017-12-21得票数 3
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我知道python有个图书馆
但是，我想知道如何在不使用像TfIdfVectorizer和MultinomialNB这样的库的情况下从头创建一个
浏览 5提问于2021-04-20得票数 0
1回答
如何向矢量化数据集添加功能？
、、、、
由于sklearn不接受“文本表单”特性，所以我使用TfidfVectorizer对它们进行转换。### text vectorization--go from strings to lists of numbersclients1 google com,1,Falsetranslate google pl,1,F
浏览 1提问于2018-03-24得票数 1
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3回答
我有密码：titles = open("user1_titles.txt",'r')X = vectorizer.fit_transform(titles)
idf = vectorizer.idf_我的目标是从输出中删除花括号{}，并且只有2列数据；名称和值
浏览 0提问于2018-08-05得票数 1
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似乎很管用，但当我这么做的时候：我得到了以下错误：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
浏览 2提问于2016-02-06得票数 1
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我有一个大约300,000个唯一产品名称的数据框架，我正在尝试使用k均值将相似的名称聚在一起。我使用sklearn的tfidfvectorizer将名称矢量化，并将其转换为tf-idf矩阵。接下来，我在tf-idf矩阵上运行k均值，簇的数量从5到10。我引用的是#define vectorizer parameters
tfidf_vectorizer= T
浏览 42提问于2016-08-03得票数 2
我有一个.csv文件，其条目如下所示：
b0002 ,0，>0.00 ,3，<=0.644，<=0.472，<=0.690，<=0.069672，>15.00，>21.00，>16.00，>6.00，>16.00，>21.00，>9.00，>11.00，>20.00，>7.00，>4.00，>9.00，>9.00，>13.00，>8.00，>14.00，>3.00，"(1.00，8.00] "，>10.00，>9.00，>183.
浏览 0提问于2015-02-08得票数 1
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