“‘float”对象在NLP中不可迭代
"float"对象是Python中的一种数据类型，用于表示浮点数（即带有小数点的数字）。在NLP（自然语言处理）中，"float"对象不可迭代的意思是无法对该对象进行迭代操作，即无法对其进行循环或遍历。
在NLP中，"float"对象通常用于表示浮点数类型的特征或数值，例如句子长度、词频等。由于"float"对象不可迭代，因此无法直接对其进行迭代操作，需要先将其转换为可迭代的数据类型，例如列表或数组，才能进行遍历或循环操作。
对于NLP中的处理任务，一些常见的使用场景包括文本分类、情感分析、机器翻译、命名实体识别等。在这些任务中，"float"对象可以用于表示文本中的各种数值型特征，如词频、TF-IDF值、情感得分等。在进行NLP任务时，我们可以根据需要使用各种算法和模型对这些特征进行处理和分析，从而实现对文本的理解和处理。
在腾讯云的产品生态系统中，如果需要进行NLP相关的任务，可以考虑使用腾讯云的人工智能（AI）相关服务。例如，腾讯云提供了文本翻译、自然语言处理、智能对话等产品，可以帮助开发者快速构建和部署NLP应用。具体相关产品和介绍可以参考腾讯云的人工智能（AI）产品页面：腾讯云人工智能（AI）产品
总结：在NLP中，"float"对象是用于表示浮点数的数据类型，但不可迭代，无法直接对其进行遍历或循环操作。在NLP任务中，可以用"float"对象表示文本中的数值型特征，如词频、情感得分等。在腾讯云的产品生态系统中，可以使用人工智能（AI）相关服务来支持NLP任务的开发和部署。
相关·内容
我完全不确定是哪个库导致了这个问题，或者是什么导致了这个问题，但我真的很希望得到一些帮助。虽然错误并没有扰乱答案，但它会在程序的末尾弹出，我不知道这是为什么。
GITHUB：
import pyttsx3
import speech_recognition as sr
import spacy
from study import study
from colored import fg, attr
r = sr.Recognizer()
mic = sr.Microphone()
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
for i
浏览 4提问于2022-04-29得票数 0
我为jq输入了以下json：
{
"records": [
{
"uuid": "14e20b5a-6619-11ec-a838-0050568168f7",
"nas": {
"path": "/data/nlp/datasets/ds0"
}
},
{
"uuid": "799ce816-656c-11ec-a838-0050568168f7",
"na
浏览 9提问于2021-12-26得票数 0
1回答
保存自定义模型
、、、、
我构建了一个自定义模型，并计划将该模型存储在适合我的项目的\ S3中。 我们有两种不同的方法来保存模型 nlp.to_bytes()
nlp.to_disk() nlp.to_disk()在参数中需要一个路径。所以我选择了nlp.to_bytes()， 代码： to_bytes_model = custom_nlp.to_bytes()
In: type(to_bytes_model)
Out: bytes
s3 = boto3.resource('s3')
s3.Bucket('customregex').upload_file('to_
浏览 11提问于2021-07-27得票数 1
回答已采纳
1回答
我写了一个机器学习算法，现在我必须对列表中的所有项目进行迭代，以生成0.01到1.00之间的相似度标记。以下是代码
temp[]
start_node = 0
end_node = 0
length = len(temp)
for start_node in range(length):
doc1 = nlp(temp[start_node])
for end_node in range(++start_node, length):
doc2 = nlp(temp[end_node])
浏览 0提问于2020-10-07得票数 2
我正在尝试将数据加载到单词和CountVectorizer中，但是我得到了TypeError:当从mess加载时，‘from’对象是不可迭代的，这相当于一个测试语句，相当于我需要使用的数据。
上的示例语料库和在线课程都是从句子列表而不是数据框架加载的。
I尝试移除整数
我得到了不同的错误
TypeError:列表索引必须是整数或切片，而不是str
mess1 = [item for item in mess if not isinstance(item, int)]
这才是起作用的
mess = 'Sample message! Notice: it has punctuation.
浏览 7提问于2020-06-13得票数 0
1回答
我想在Spacy中使用经过预先训练的word2vec模型对标题进行编码，方法是(1)将单词映射到它们的向量嵌入，(2)执行单词嵌入的平均值。
为此，我使用以下代码：
import spacy
nlp = spacy.load('myspacy.bioword2vec.model')
sentence = "I love Stack Overflow butitsalsodistractive"
avg_vector = nlp(sentence).vector
其中，nlp(sentence).vector (1)用空格分裂来标记我的句子，(2)根据所提供的字典
浏览 0提问于2019-08-27得票数 1
我有一根绳子，里面有几个句子。我想得到每个句子的选区解析。为此，我将对完整字符串执行nlp解析，以获得spacy Doc，然后循环遍历doc.sents并使用span.as_doc()将跨文档转换为Docs。但是，当我将跨度转换回Docs时，并不是所有的原始数据都被保留了。具体来说，贝纳帕选区分析已经不复存在。
import spacy
import benepar
nlp = spacy.load("en_core_sci_md", disable=["ner", "lemmatizer", "textcat"])
nlp.a
浏览 6提问于2022-09-22得票数 1
我有一个用于文本生成的Spacy模型，我想用我的Spacy模型在每次迭代中生成的所有文本创建一个熊猫数据框架。如何将spacy.tokens.doc.Doc输出保存到熊猫数据中？
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
newDataSet=pd.dataframe()
docs = nlp.pipe(df['Text'])
syn_augmenter =augmenty.load('random_synonym_insertion.v1',level=0.1)
for doc in augmenty.docs(do
浏览 12提问于2022-07-23得票数 0
2回答
我需要获得NER 'de_core_news_lg‘模型预测的标签的置信度分数。在Spacy 2中有一个众所周知的解决方案：
nlp = spacy.load('de_core_news_lg')
doc = nlp('ich möchte mit frau Mustermann in der Musterbank sprechen')
text = content
doc = nlp.make_doc(text)
beams = nlp.entity.beam_parse([doc], beam_width=16, beam_density=0.000
浏览 1提问于2021-03-05得票数 7
我有一个数据框架
如你所见，它有两列。一个有公司名称，另一个有对应于每个公司名称的文本串。
我想在每一个文本上执行这些代码行。(以下代码中的句子应为每一文本)
def nlp_func(text)
neg = 0
pos = 0
sentence = sentence.lower()
for word in words:
classResult = classifier.classify( word_feats(word))
if classResult == 'neg':
neg = neg + 1
if classR
浏览 1提问于2019-04-25得票数 1
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1回答
我正在尝试在eclipse中实现coreNLP情感分析器。获取错误：
Unable to resolve "edu/stanford/nlp/models/lexparser/englishPCFG.ser.gz"
作为类路径、文件名或URL。我使用maven安装了所有的NLP文件，所以我不确定它为什么要寻找其他东西。这是我得到的错误代码。
import java.util.Properties;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations;
import edu.stanford.nlp.neural.rnn.RNNCoreA
浏览 0提问于2014-04-14得票数 6
这是我使用spacy识别名称实体的代码。
import spacy
nlp = spacy.load("en")
text = "But YouTube is starting from behind. The company made a late push\ninto hardware, and Apple’s Siri, available on iPhones, and Amazon’s Alexa\nsoftware, which runs on its Echo and Dot devices, have clear leads in\nconsumer a
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
我正在使用Spacy nlp.pipe()来获取熊猫Dataframe列中文本数据的doc对象，但是在代码中作为" text“返回的解析文本只有32的length。而的形状为(14640，16)。这是数据，如果有人想要读取这些数据。
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
for text in nlp.pipe(iter(df['text']), batch_size = 1000, n_threads=-1):
print(text)
len(text)
结果：
32
有人能帮我解决这件事吗？我做错什么了？
浏览 10提问于2019-11-13得票数 2
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#while
#import re
A= float (input("Enter Number :"))
B= float (input("Enter Number :"))
if (any(x.isalpha() for x in A)):
print ("No Letters Please")
C= (A/B)
print (C)
如果我将其声明为字符串，则第6行可以工作，但第10行不能工作
浏览 0提问于2018-10-11得票数 1
我正在从一个包含MLB播放器统计数据的输入文件中读取数据。文件的每一行包含与每个播放器相关的9个元素。我正在计算一些统计数据，并将它们添加到使用player统计数据创建的列表的末尾，但是正在得到一个类型错误，指定了float object is not iterable。下面是用于从输入文件填充列表的代码：
def readInput(fileName):
stats = []
try:
fh = open(fileName, "r")
#populated the stats list
for line in f
浏览 4提问于2015-04-27得票数 0
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1回答
我希望将每个列表的元素呈现到一个值框中。
我能够显示单个列表的元素，如下面的示例(运行ex代码)，但不显示嵌套列表。
我想要的是包含所有列表元素的valuebox。
请运行代码以获得idea.Thankyou
#this should be the result:
1stvaluebox 2ndvaluebox 3rdvaluebox 4thvaluebox
A C E H
Kim John Satish Kevin
1
浏览 0提问于2018-07-19得票数 1
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是否有可能将.spacy文件作为一种常规格式来读取--例如熊猫或dict -以便我们可以在例如滑雪时使用它？
假设我们有一个spacy DocBin对象：
nlp = spacy.blank("en")
doc_bin = DocBin()
df= pd.read_json("../data/data.jsonl", lines = True)
df.head()
doc_bin = DocBin()
for text, label in zip(df['text'], df['label']):
doc = nlp
浏览 7提问于2022-05-17得票数 0
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1回答
训练自定义NER模型
、、、、
我一直在一些文本上训练我的NER模型，并试图在其中找到具有自定义实体的城市。
示例：-
('paragraph Designated Offices Party A New York Party B Delaware paragraph pricing source calculation Market Value shall generally accepted pricing source reasonably agreed parties paragraph Spot rate Spot Rate specified paragraph reasonably agreed
浏览 1提问于2019-12-03得票数 1
2回答
未持久化到磁盘
、、
使用spacy==2.3.0，我通过API为响应提供服务，因此需要持久化管道和自定义令牌，以便在服务器停机和备份时状态保持不变。我发现，通过、nlp.to_disk()或 ()，这些词都不会被写出，因此，当我重新加载API服务器时，我的预测就会改变。
示例：
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
print(len(nlp.vocab)) # 478
nlp.vocab["add"]
print(len(nlp.vocab)) # 479
# save to disk
nlp.to_disk(dir)
# reload f
浏览 7提问于2021-03-10得票数 0
我一直在尝试从这个存储库中运行John Spark-NLP示例：
在我的本地机器上。但是，当它到达堆栈中的val sparkPipeline = pipeline.fit(training)时，它会抛出org.apache.spark.SparkException: Task not serializable错误，它还会显示Caused by: java.io.NotSerializableException: com.johnsnowlabs.nlp.annotators.param.AnnotatorParam$SerializableFormat$
浏览 1提问于2019-01-25得票数 1
我有一个列表，其中包含需要词条分类的单词。我得到一个错误，说字符串是必需的，而不是列表，因为我使用的是Spacy。 如果我转换为字符串，即nlp(str(list_1))，那么列表分隔符(如：、和"[“)将被标记化并包含在我的输出中。 我怎样才能将列表中的项列出，并将其恢复为相同的形式，即列表列表？ 需要词条分类的单词可以在列表中的任何位置。 我想要这样的东西： 输入： [["flower", "grows", "garden"], [["boy", "running", "playground&
浏览 25提问于2019-04-14得票数 1
我想用Spacy生成一个相对随机的20个名词的列表，它们都有相同的结尾。在我的例子中，语言是德语，结尾的例子可以是“-keit”。
我相信Spacy对于包中的每种语言都有大量的nlp.vocab单词列表，但是如果我迭代它，我不知道每次运行的顺序是随机的还是相同的。
我知道Spacy还有一个Corpus对象，我想知道它是否支持更适合搜索特定语言形式的特定示例的方法。
如果NLP.Vocab不是给定语言上的一个完整的单词列表，那么是否有一个在Spacy宇宙中常用的数据集包含完整的词汇表？
浏览 10提问于2022-10-28得票数 0
1回答
自定义spacy停用词并保存模型
、、、、
我用它将停用词添加到spacy的停用词列表中
nlp.Defaults.stop_words |= {"my_new_stopword1","my_new_stopword2",}
但是，当我使用nlp.to_disk()保存nlp对象并使用nlp.from_disk()重新加载它时，我丢失了自定义停用词的列表。有没有一种方法可以用nlp模型保存自定义停用词？
提前感谢
浏览 3提问于2021-03-04得票数 1
2回答
我对ML和一般的Spacy都很陌生。我试图从输入文本中显示命名实体。
这是我的方法：
def run():
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
sentence = "Hi my name is Oliver!"
doc = nlp(sentence)
#Threshold for the confidence socres.
threshold = 0.2
beams = nlp.entity.beam_parse(
[doc], beam_width=16,
浏览 0提问于2020-05-19得票数 0
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我正在使用tensorflow机器学习食谱()学习tensorflow。我目前在NLP章节(07)。我对如何决定tensorflow变量的维度感到非常困惑。例如，在词袋中，他们使用：
# Create variables for logistic regression
A = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[embedding_size,1]))
b = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[1,1]))
# Initialize placeholders
x_data = tf.placeholder(shape=[
浏览 2提问于2017-08-14得票数 4
回答已采纳
1回答
我设法安装了spacy，但当我尝试使用nlp时，出于某种奇怪的原因，我得到了一个MemoryError。
我写的代码如下：
import spacy
import re
from nltk.corpus import gutenberg
def clean_text(astring):
#replace newlines with space
newstring=re.sub("\n"," ",astring)
#remove title and chapter headings
newstring=re.sub("\[
浏览 2提问于2019-01-03得票数 1
我从中改编了Mannings教授的代码示例，使其在文件中读取、标记、部分词性标记并将其命名。
现在，我遇到了不可标记字符的问题，我希望使用“不可标记”选项，并将其设置为"noneKeep“。
StackOverflow上的其他问题解释说，我需要自己实例化令牌程序。但是，我不知道如何做到这一点，以便完成以下任务(POS标记等)仍按需要执行。谁能给我指明正确的方向？
// expects two command line parameters: one file to be read, one to write to
import java.io.*;
import java.util.
浏览 3提问于2017-05-12得票数 0
回答已采纳
2回答
我对列表理解在将文件读取为csv或json文件时的使用有疑问。在第一段代码中，我使用普通的长方法来获取一行的值，并将其附加到一个空列表的末尾。正如预期的那样，这工作得很好，没有任何问题：
with open("file.csv") as W_F:
reader = csv.reader(W_F)
header = next(reader)
brightness,lons,lats=[], [], []
for row in reader:
bright=float(row[2])
brightness.app
浏览 0提问于2020-09-26得票数 2
3回答
我正在使用GloVe方法进行预先训练的单词向量的工作。数据包含维基百科数据上的向量。在嵌入数据时，我收到错误声明无法将字符串转换为浮动：“ng”
我试着查看数据，但在那里找不到符号'ng‘
# load embedding as a dict
def load_embedding(filename):
# load embedding into memory, skip first line
file = open(filename,'r', errors = 'ignore')
# create a map of words t
浏览 0提问于2018-11-29得票数 2
回答已采纳
我正在使用Spark来运行一个使用java.util.logging.Logger的现有Java包，并且我得到了一个错误：
org.apache.spark.SparkException: Task not serializable
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.ensureSerializable(ClosureCleaner.scala:304)
at org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.org$apache$spark$util$ClosureCleaner$$clean(Clos
浏览 10提问于2016-08-12得票数 0
1回答
我在做一些清理课文的工作
def spacy_tokenizer(sentence):
# Create token object from spacy
docs = nlp(sentence)
# Correct spelling
tokens = docs._.outcome_spellCheck
tokens = nlp(tokens)
# Lemmatize each token and convert each token into lowercase
tokens = [word.lemma_.lower().strip(
浏览 6提问于2022-08-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我下载了graphaware nlp、open-nlp、framework的插件，并将jar文件复制到插件目录中。
按照neo4j中的步骤，我在neo4j.config文件中包含了以下几行
dbms.unmanaged_extension_classes=com.graphaware.server=/graphaware
com.graphaware.runtime.enabled=true
com.graphaware.module.NLP.2=com.graphaware.nlp.module.NLPBootstrapper
插入此命令后，localhost:7474未启动。
但是当我注释
浏览 4提问于2017-11-07得票数 0
我试着在spacy上训练一个定制的NER模型。最初，我安装了最新的spacy版本，但在培训期间得到了以下错误
ValueError: E103试图设置冲突的doc.ents:令牌只能是一个实体的一部分，所以请确保所设置的实体不重叠。
之后，我安装了spacy版本的spacy==2.0.11并尝试运行我的代码。当我有大约10行数据要训练时，模型运行良好，并保存到我的输出目录中。但是当有更多的数据(5K行)是原始的训练数据时，我的jupyter内核就会死掉，或者当我在spyder中运行时，控制台就会存在！！
我知道被废弃的spacy版本并没有抛出值错误，但是它仍然没有用，因为我无法训练我的模型
浏览 3提问于2020-04-12得票数 1
我正在尝试运行java -Xmx5g -cp stanford-corenlp-3.8.0.jar:stanford-corenlp-models-3.8.0.jar:* edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP -annotators tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse,mention,coref -coref.algorithm neural -file example_file.txt来查找文本中提到的同一个实体。但是，当我在终端中运行该命令时，进程被终止，错误被写入日志中，说明Java运行时环境无法继续运行。
浏览 0提问于2017-12-06得票数 2
当我试图将一个引理添加到模式中时，最终得到了这个错误：：
管道需要包括一个标记器，以便使用具有POS值、标记符或引理属性的匹配器或PhraseMatcher。尝试使用nlp()代替nlp.make_doc()或list(nlp.pipe())代替list(nlp.tokenizer.pipe())。
我试着在colab中运行代码
#代码：
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
from spacy.lang.en import English
nlp = English()
npl=spacy.loa
浏览 12提问于2020-06-03得票数 1
1回答
print(NGramLM.ngram_counts)
所以，(NGramLM.ngram_counts)会给我这个
Counter({('Natural-language', ('<s>', '<s>')): 1, ('processing', ('<s>', 'Natural-language')): 1, ('processing', ('Natural-language', 'processing')): 1
浏览 0提问于2019-09-06得票数 2
回答已采纳
我是一个java编程的初学者，我正在做一个使用java的nlp项目。以下是代码。我通过System.out.println获得了正确的输出。如何将“for(CoreLabel token: sentence.get(TokensAnnotation.class)) {}”循环中的标准输出重定向到jTextField中？.setText只显示最后一个值，而.append显示错误消息。请帮帮忙。
import java.util.*;
import edu.stanford.nlp.pipeline.*;
import edu.stanford.nlp.ling.*;
import edu.s
浏览 1提问于2016-01-15得票数 0
1回答
我试图将双值< float，string >插入到map类中
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <set>
#include <set>
#include <iostream>
#include <map>
using namespace std;
int main()
{
map<float,string> output;
浏览 0提问于2014-01-18得票数 0
回答已采纳
1回答
迭代循环与Python语法
、、、、
我目前正在学习Python中的NLP，并且在Python语法方面遇到了问题。
cfd = nltk.ConditionalFreqDist( #create conditional freq dist
(target, fileid[:4]) #create target (Y) and years (X)
for fileid in inaugural.fileids() #loop through all fileids
for w in inaugural.words(fileid) #loop through each word of each fileids
浏览 0提问于2018-05-25得票数 1
回答已采纳
我试图将lambda函数映射到变量，该变量可以是float、int或list。
测试#1，此功能如下：
val = [0.1]
test = list(map(lambda x: max(x, 1 - x), val))
测试#2，这会引发TypeError: 'float' object is not iterable
val = 0.1
test = list(map(lambda x: max(x, 1 - x), val))
我试图用list(val) (即list(map(lambda x: max(x, 1 - x), list(val))))来解决这个问题，但
浏览 5提问于2022-10-22得票数 -1
回答已采纳
1回答
我试图使用pathos来触发函数中的多进程。然而，我注意到一种奇怪的行为，不知道为什么：
import spacy
from pathos.multiprocessing import ProcessPool as Pool
nlp = spacy.load("es_core_news_sm")
def preworker(text, nlp):
return [w.lemma_ for w in nlp(text)]
worker = lambda text: preworker(text, nlp)
texts = ["Este es un tex
浏览 6提问于2021-03-24得票数 1
回答已采纳
以下代码运行时没有错误
import spacy
from spacy.matcher import PhraseMatcher
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
test = nlp(' FWCA rate of pay')
phrase_pattern = [r'Rate of Pay']
pattern_name = 'RATES'
patterns = [nlp.make_doc(name) for name in phrase_pattern]
matcher = PhraseM
浏览 0提问于2019-09-04得票数 0
我有一个python脚本，它处理来自压缩ASCII的大量数据。过了一小段时间，它就没有记忆了。我并不是在构建大的列表或数据集。以下代码说明了这一问题：
import struct
import zlib
import binascii
import numpy as np
import psutil
import os
import gc
process = psutil.Process(os.getpid())
n = 1000000
compressed_data = binascii.b2a_base64(bytearray(zlib.compress(struct.pack('
浏览 4提问于2014-12-01得票数 0
回答已采纳
5回答
我有两个文件，一个是ML模型大小为1GB的file1.py文件，另一个是file2.py文件，它从file1调用get_vec()方法并接收向量。每次调用file1 get_vec()方法时都会加载ML get_vec。这就是从磁盘加载模型所花费的大量时间(大约为10s)。
我想告诉file1，不要每次都重新加载模型，而是使用以前调用的加载模型。
示例代码如下所示
# File1.py
import spacy
nlp = spacy.load('model')
def get_vec(post):
doc = nlp(post)
return doc.ve
浏览 4提问于2020-04-05得票数 7
回答已采纳
我正在尝试检索我的spaCy模型在将正确的标签分配给实体时的概率。我使用的是spaCy版本3.0.5。 threshold = 0.5
for i in testing_raw:
doc = nlp_updated(i)
beams = nlp_updated.beam_parse([ doc ], beam_width = 16, beam_density = 0.0001)
entity_scores = defaultdict(float)
for beam in beams:
for score, ents in n
浏览 11提问于2021-05-06得票数 1
回答已采纳
1回答
我加载了常规的spacy语言，并尝试了以下代码：
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_md")
text = "xxasdfdsfsdzz is the first U.S. public company"
if 'xxasdfdsfsdzz' in nlp.vocab:
print("in")
else:
print("not")
if 'Apple' in nlp.vocab:
print("in&
浏览 3提问于2022-02-26得票数 2
回答已采纳
爪哇诺布在这里。我正在尝试编译一个使用StanfordCorenlp-3.9.1.jar的java程序。我正在尝试使用MacOS终端编译它。以下是各种命令的输出
javac QuestionsToAnswer.java
这将导致大量错误。
QuestionsToAnswer.java:5: error: package edu.stanford.nlp.trees does not exist import edu.stanford.nlp.trees.Tree; ^ QuestionsToAnswer.java:6: error: p
浏览 0提问于2018-09-26得票数 0
回答已采纳
1回答
我尝试在每次迭代后保存到Spacy自定义NER模型。我们是否有类似于tensorflow中的API来在每/确定否之后保存模型权重。迭代次数。然后我可以重新加载保存的模型，并从那里继续训练。
另外，我如何在linux中利用我系统上的所有内核。我发现四个内核中只有两个在使用。他们使用多任务CNN进行NER，我知道在CPU上重新训练需要更多的时间。还有其他加速NER模型训练的方法。
@plac.annotations(
model=("Model name. Defaults to blank 'en' model.", "option", &
浏览 14提问于2018-01-19得票数 1
1回答
我试着用伯特来获得句子嵌入。我就是这样做的：
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_trf")
nlp("The quick brown fox jumps over the lazy dog").vector
这输出一个空向量！
array([], dtype=float32)
我是不是遗漏了什么？
浏览 8提问于2021-06-14得票数 6
回答已采纳
我使用spaCy进行文本分类项目。我非常关注spaCy代码示例。唯一重要的区别是我在示例中使用了两个类别，而不是一个类别。我不明白哪里出了问题，因为我检查了一下，我加载的数据的格式与原始示例中的格式相同。下面是相关代码(完整代码如下)： def load_data(limit=0, split=0.8):
"""Load the patents data."""
# Partition off part of the train data for evaluation
temp=pd.read_csv(excel + &
浏览 28提问于2019-01-25得票数 1
回答已采纳
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