Массив (['Прогноз']), dtype = object - PullRequest
Новая
       28

Массив (['Прогноз']), dtype = object

0 голосов
/ 27 мая 2020

Я использовал векторизатор tf-idf для решения проблемы и сохранил модель.

Теперь я хочу воспроизвести результаты в новом файле CSV и столкнулся со следующей проблемой:

Код: 

Label=[]

for i in range(len(Desc)-1):
        Label.append(model.predict(fitted_vectorizer.transform([Desc[i]])))

print(Label)


#df1['Label']=Label

И вот результат, который я получаю: 

[array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Hardware'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Assembly-Part'], dtype=object), array(['Paint'], dtype=object)]

Для дополнительной информации список DES C содержит строки аналогичным образом: 

['Damaged',
 'Broken',
.
.
.
.
.
.
.
'Bad Paint']

Что могло пойти не так? Я хотел бы взять прогноз и заполнить его в столбце файла csv на следующем шаге.

...