在LDA分析时出现AttributeError: ... object has no attribute ‘get_feature_names‘解决方法

最新推荐文章于 2025-02-07 11:04:52 发布
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import pyLDAvis
import pyLDAvis.sklearn #也可能会是此行代码报错找不到.sklearn

官方说明 已经说了，pyLDAvis v 3.4.0 no longer has the file sklearn.py in the pip package.

没有sklearn这个东西了，只需要将所有的sklearn都改为lda_model即可

import pyLDAvis
import pyLDAvis.lda_model

【亲测有效】 XGBoost 自定义模型解决方案：解决 ‘super’ object has no attribute ‘sklearn_tags’ 问题
keshangan的博客
01-10 2686
本文档提供了三种解决方案，并重点介绍了 V3 方案（组合代替继承）的实现细节和优势。如果未实现 XGBRegressor 的所有方法（如 feature_importances_），可能会导致某些功能无法使用。适用场景：适用于需要快速解决兼容性问题，且不依赖 _more_tags 方法的场景。核心思想：通过重写 _more_tags 方法，显式定义模型的元信息。适用场景：适用于需要完全避免继承问题，并希望灵活扩展功能的场景。参考上述 V3 方案 的代码示例，定义您的自定义模型类。
‘OneHotEncoder‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘解决方案
AlbertKai3的博客
01-13 4319
解决sklearn中调用get_feature_names()函数出错的问题
XGBoost 模型报错AttributeError: module ‘xgboost‘ has no attribute ‘feature_importance_‘
qq_44773674的博客
05-07 2304
做毕设时我想利用 XGBoost 模型输出重要特征排序，结果出现报错AttributeError: module ‘xgboost’ has no attribute ‘feature_importance_’ 查阅资料后发现新版本中已用get_fscore()替代了feature_importance_属性，将feature_importance_替换成get_fscore()即可解决问题 ...
当安装好Xgboost后当调用其函数出现``` AttributeError: module 'xgboost' has no attribute 'feature_importance_'
learn_forlife的博客
12-20 8298
当安装好Xgboost后当调用其函数，比如import xgboost as xgb from xgboost import * import sklearn as skl from sklearn import * from sklearn.preprocessing import LabelEncoder booster = xgb.feature_importance_()出现 A
【NumPy】成功解决AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘median‘
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
04-20 4160
🚀 解锁NumPy宝藏，告别`AttributeError`！ 🌟 还在为`numpy.ndarray`对象没有`median`属性而头疼吗？来，带你一探究竟！本文将深入浅出地解析`np.median()`函数的使用，助你轻松掌握其正确姿势。🎯 📖 我们将一起探讨NumPy数组的其他统计函数，助你拓宽知识边界。同时，我们还将分享避免常见错误的实用技巧，让你的编程之路更加顺畅。💪 🤝 无论你是初学者还是进阶者，本文都能为你带来不小的收获。快来加入我们，一起成为NumPy达人吧！#NumPy教
机器学习错误3 忘记使用fit() 导致报错`AttributeError: ‘LinearRegression‘ object has no attribute ‘coef_‘
dd112474的博客
08-30 6728
特别提示一下：这里fit的数据是x_test 和 y_test 因为这里用的是线性回归，就关注x训练集和y训练集，之前的算法都是fit（data）就行了。调参（在循环里建模，字典，追加，DataFrame显示）一次，我这里只在外面fit（）一次是不行的。我又去先运行了，构建模型这两行也还是报错。是因为这里有循环，每一次循环都需要。加了一行模型预测（拟合），就OK了。.........
pyLDAvis.sklearn.prepare(lda,tf,tf_vectorizer)报错AttributeError: 'CountVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names
09-23
当你看到`AttributeError: 'CountVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names'`这个错误，这是因为你在尝试使用`pyLDAvis`对LDA模型进行可视化时，遇到了`CountVectorizer`对象缺少`get_feature_names`...
运行pic = pyLDAvis.sklearn.prepare(lda, tf, tf_vectorizer)出现错误AttributeError: 'CountVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names'
10-26
`get_feature_names()`属性是在`CountVectorizer`版本4.0及更高版本中引入的，如果你使用的`CountVectorizer`版本低于4.0，那么它可能不存在这个属性。解决这个问题的方法有： 1. **升级 sklearn**：检查并更新你的...
Traceback (most recent call last): File "D:\PythonProject1\LDA模型\文件处理.py", line 32, in <module> tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'CountVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names'. Did you mean: 'get_feature_names_out'?
03-15
好的，用户又遇到了一个新的错误，这次是在使用CountVectorizer时调用了get_feature_names()方法，但出现了AttributeError，提示没有这个属性，建议使用get_feature_names_out()。我需要仔细分析这个问题。 首先，...
--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[72], line 1 ----> 1 tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() 2 print_top_words(lda, tf_feature_names, n_top_words) AttributeError: 'CountVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names'
最新发布
03-20
好的，我现在要解决用户遇到的关于CountVectorizer对象没有get_feature_names属性的AttributeError问题。首先，我需要确认用户的问题是什么，以及可能的解决方案。根据提供的引用内容，特别是引用4和5，问题出在...
n_topics = 10 lda = LatentDirichletAllocation(n_components=n_topics, max_iter=50, learning_method='batch', learning_offset=50, #doc_topic_prior=0.1, #topic_word_prior=0.01, random_state=0) lda.fit(tf) ###########每个主题对应词语 import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 获取主题下词语的概率分布 def get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names): arr = lda.transform(tf_vectorizer.transform([' '.join(tf_feature_names)])) return arr[0] # 打印主题下词语的概率分布 def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words): dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i]))) # 输出每个主题下词语的概率分布至Excel表格 def output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, filename): # 创建Excel工作簿和工作表 wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "Topic Word Distribution" # 添加表头 ws.cell(row=1, column=1).value = "Topic" for j in range(n_top_words): ws.cell(row=1, column=j+2).value = tf_feature_names[j] # 添加每个主题下词语的概率分布 dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): ws.cell(row=i+2, column=1).value = i for j in range(n_top_words): ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j] # 保存Excel文件 wb.save(filename) n_top_words = 30 tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) #print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, "topic_word_distribution.xlsx")报错Traceback (most recent call last): File "D:\python\lda3\data_1.py", line 157, in <module> topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) File "D:\python\lda3\data_1.py", line 129, in print_topic_word_distribution for i in range(lda.n_topics): AttributeError: 'LatentDirichletAllocation' object has no attribute 'n_topics'
05-25
dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_topics) for i in range(n_topics): print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i]))) def output_topic_word_...
报错处理：‘OneHotEncoder‘ object has no attribute ‘_drop_idx_after_grouping‘
qq_33583513的博客
06-06 498
报错位置：lib\site-packages\sklearn\preprocessing_encoders.py。
已解决：‘TfidfVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names‘
wen_qiao的博客
02-17 2981
本人解决方法：get_feature_names→get_feature_names_out。原因：在网上复制的版本太旧，与当前sklearn版本不匹配。
问题解决：AttributeError: ResultSet object has no attribute ‘get‘.
SueMagic
07-02 7017
问题： list_links_docs = [] soup = get_link_decode(URL) for link in range(10): link = soup.find_all("a",text="{}".format(link)) list_links_docs.append(link) for link in list_links_docs: lis = link.get("href") print(lis) 执行这个程序出现
AttributeError: ‘super‘ object has no attribute ‘__sklearn_tags__‘
喜欢吃夫妻肺片
01-17 1374
要开心🥰
【转载记录】Scikit-learn 报错：’super’ object has no attribute ‘__sklearn_tags__’.
qq_23904809的博客
01-04 1243
原帖：降低sklearn版本的过程中遇到的问题：原贴：
XGboost Attributeerror:super object has no attribute ‘__sklearn_tags__‘_‘ 报错处理
weixin_63110324的博客
02-07 1173
使用工具：anaconda pycharm使用虚拟环境配置运行环境，添加解释器的时候需要选择现有，然后再选择创建的虚拟环境中的python.exe文件，具体配置请参考，但是最新版本的pycharm直接选择添加解释器，然后选择anaconda中你所创建虚拟环境中python.exe文件即可。
AttributeError: ‘super‘ object has no attribute ‘__sklearn_tags__‘ 解决方案
qq_63344556的博客
01-19 570
可以通过不断的降低版本解决，使用sklearn1.3.1版本解决了这个问题。实际问题就是sklearn的版本太高导致了，新版本已经移除了这个模块。
【Lightgbm】AttributeError: 'LGBMRegressor' object has no attribute 'best_iteration'
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CD's Coding
03-21 1万+
0x00 情景复现 使用 lightgbm 进行简单便捷的fit操作，尝试使用early_stopping， 以选择最好的一次迭代进行预测时，调用best_iteration时报错： import lightgbm as lgb gbm = lgb.LGBMRegressor(objective='binary', num_leaves=6...
BCLinux系统如何开启systemd-coredump服务
03-12
<think>嗯，用户问的是如何在BCLinux系统上开启systemd-coredump服务。首先，我需要确认BCLinux是基于哪个发行版的。通常来说，BCLinux可能是基于RHEL或者CentOS的，所以应该使用systemd作为初始化系统。 接下来，systemd-coredump服务的作用是处理核心转储文件，当程序崩溃时自动记录信息。用户可能遇到了需要调试程序崩溃的情况，或者想配置系统以生成核心转储文件。需要先检查当前系统是否已经启用了这个服务。可能需要运行systemctl status systemd-coredump.service来查看状态。 如果服务没有运行，可能需要安装相关的软件包。在基于RHEL的系统里，可能包名是systemd-coredump，但需要确认是否存在。使用yum或dnf来安装，比如sudo dnf install systemd-coredump。 安装完成后，启用并启动服务，使用systemctl enable --now命令。然后需要检查配置文件，通常是/etc/systemd/coredump.conf，可能需要调整存储位置、压缩选项等参数。修改后重新加载systemd配置。 另外，还要考虑系统的ulimit设置，确保核心转储文件的大小不受限制，可以通过ulimit -c unlimited设置。但用户可能需要永久生效，所以需要在/etc/security/limits.conf或者使用sysctl的kernel.core_pattern。 测试的时候，可以写个测试程序故意崩溃，比如用C语言写一个段错误的程序，然后运行看看是否生成核心转储。检查/var/lib/systemd/coredump目录是否有文件生成。 可能用户遇到的问题包括服务未安装、配置错误、权限问题或者存储路径不存在。需要提醒用户检查这些方面，并确保有足够的磁盘空间。 总结步骤的话，应该分点说明：安装服务、启用服务、配置参数、设置ulimit、测试验证。最后给出注意事项，比如路径权限、磁盘空间和安全性考虑。这样用户能一步步跟着操作，确保服务正常开启。</think>在BCLinux系统中开启`systemd-coredump`服务的步骤如下： --- ### 一、什么是systemd-coredump？ 这是systemd自带的核心转储(core dump)管理服务，当程序崩溃时： 1. 自动捕获崩溃时的内存状态 2. 生成压缩的core dump文件 3. 记录崩溃日志到journald --- ### 二、启用步骤 #### 1. 检查服务状态 ```bash systemctl status systemd-coredump.service ``` - 如果显示`inactive (dead)`则需要启用 #### 2. 安装服务（如未安装） ```bash sudo yum install systemd-coredump # 适用于yum系 # 或 sudo dnf install systemd-coredump # 适用于dnf系 ``` #### 3. 启用并启动服务 ```bash sudo systemctl enable --now systemd-coredump.service ``` #### 4. 配置核心转储（可选） 编辑配置文件： ```bash sudo vim /etc/systemd/coredump.conf ``` 关键参数： ```ini [Coredump] #Storage=external # 默认存储到journald #Compress=yes # 启用压缩 #MaxBytes=1G # 最大单个文件大小 ``` #### 5. 重新加载配置 ```bash sudo systemctl daemon-reload ``` --- ### 三、验证配置 #### 1. 触发测试崩溃 ```bash kill -s SIGSEGV $$ # 故意制造段错误 ``` #### 2. 检查转储文件 ```bash coredumpctl list ``` 默认存储路径： ``` /var/lib/systemd/coredump/ ``` --- ### 四、重要补充配置 #### 1. 设置核心转储大小限制 ```bash # 临时生效 ulimit -c unlimited # 永久生效（添加至/etc/security/limits.conf） * soft core unlimited ``` #### 2. 设置核心转储路径模式 ```bash echo "kernel.core_pattern=|/usr/lib/systemd/systemd-coredump %P %u %g %s %t %c %h" | sudo tee /etc/sysctl.d/50-coredump.conf sudo sysctl -p /etc/sysctl.d/50-coredump.conf ``` --- ### 五、常见问题排查 1. **无转储文件生成**： - 检查`/var/lib/systemd/coredump`目录权限 - 确认磁盘空间充足 - 检查`ulimit -c`设置 2. **查看具体转储信息**： ```bash coredumpctl info [PID/NAME] ``` 3. **禁用服务**： ```bash sudo systemctl mask systemd-coredump.service ``` --- ### 六、注意事项 1. 核心转储可能包含敏感信息 2. 生产环境建议限制存储空间 3. 调试完成后建议恢复默认安全设置 按照以上步骤操作后，系统即可自动捕获并管理核心转储文件。建议根据实际需求调整存储策略和保留策略。
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