TypeError: fit_transform () отсутствует 1 обязательный позиционный аргумент: 'raw_documents'

Question

Я пытаюсь выполнить извлечение текста с помощью Sklearn, однако получаю ошибку

Ошибка типа: fit_transform () отсутствует 1 обязательный позиционный аргумент: 'raw_documents'

Кажется, мне нужно привести некоторые аргументы с отсутствующим необработанным документом, но я не могу найти причину ошибки, вот мой код:

features=TfidfVectorizer.fit_transform(data.status).toarray()
label=data.label
features.shape

При работе в консоли ноутбука Jupyter Iполучить следующие ошибки:

    TypeError   Traceback (most recent call last)\
<ipython-input-3-614f2fa78a04> in <module>()
----> 1 features=TfidfVectorizer.fit_transform(data.status).toarray()
      2 label=data.label
      3 features.shape

TypeError: fit_transform() missing 1 required positional argument: 'raw_documents'

Answer 1

В scikit-learn все с fit_transform является экземпляром некоторого типа, то есть вам необходимо сначала инициализировать этот экземпляр, когда вы вызываете fit_transform, как если бы это был * 1003.*.

Итак, либо создайте экземпляр, указав vectorizer = TfidfVectorizer() и используйте vectorizer.fit_transform(data.status), либо просто используйте TfidfVectorizer().fit_transform(data.status) напрямую.

Это можно увидеть, взглянув на документы , отметив, что вы, похоже, действительно передаете единственный обязательный аргумент, и вспомнив, что методы экземпляра в Python имеют неявный параметр, обычно называемый self, так что в вашем коде происходит то, что вы 'передается data.status как self, а raw_documents остается неустановленным.