Fit函數返回TypeError：float（）參數必須是字符串或數字ScikitLearn

我正在學習scikit學習執行某些分類。我正在跟着我的數據集的教程。當我運行該腳本，我得到一個錯誤類型Fit函數返回TypeError：float（）參數必須是字符串或數字ScikitLearn

data = pd.DataFrame({'Description': pd.Categorical(["apple", "table", "red"]), 'Labels' : pd.Categorical(["Fruit","Furniture","Color"])}) 

counts = CountVectorizer().fit_transform(data['Description'].values) 

tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(counts) 
train_tf = tf_transformer.transform(tf_transformer)

錯誤，我得到

Traceback (most recent call last): 
    File "/anaconda/lib/python2.7/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3035, in run_code 
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) 
    File "<ipython-input-97-9a649172d3b7>", line 10, in <module> 
    train_tf = tf_transformer.transform(tf_transformer) 
    File "/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 1005, in transform 
    X = sp.csr_matrix(X, dtype=np.float64, copy=copy) 
    File "/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/compressed.py", line 69, in __init__ 
    self._set_self(self.__class__(coo_matrix(arg1, dtype=dtype))) 
    File "/anaconda/lib/python2.7/site-packages/scipy/sparse/coo.py", line 204, in __init__ 
    self.data = self.data.astype(dtype) 
TypeError: float() argument must be a string or a number

我必須做一些非常愚蠢的，因爲我不完全理解的API。有人可以告訴我如何解鎖自己？

謝謝。

來源

2015-09-17 unj2

該錯誤似乎沒有追溯到您編寫的任何代碼行。您需要提供該映射。 –

誤差來源於此

tf_transformer.transform(tf_transformer)

我認爲這是錯誤的語法tf_transformer是TfidfTransformer的對象。該函數期望稀疏矩陣。相反，您可以使用fit_transform函數

tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit_transform(counts)

來源

2015-09-17 14:59:06 shanmuga

Fit函數返回TypeError：float（）參數必須是字符串或數字ScikitLearn

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