这个错误是什么意思 "idf vector not fitted"

Question

这就是我调用 TFIDFVectorizer 的方式：

vectorizer = TfidfVectorizer(
                vocabulary=selected_vocabulary,
                stop_words='english',
                use_idf=True,
                norm=norm,
                tokenizer=self.tokenize,
                lowercase=True,
                smooth_idf=True)

我在调用时收到此错误

vectorizer.transform(data_to_vectorize)

错误：

  File "/root/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 1305, in transform
    return self._tfidf.transform(X, copy=False)

  File "/root/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/feature_extraction/text.py", line 1024, in transform
    raise ValueError("idf vector not fitted")

ValueError: idf vector not fitted

这里的错误是什么意思？

Answer 1

您需要先拟合模型（例如从数据构建词汇表），然后才能转换任意文本：

vectorizer.fit(data_to_vectorize)
X = vectorizer.transform(data_to_vectorize)

或

X = vectorizer.fit_transform(data_to_vectorize)

这个错误是什么意思 "idf vector not fitted"

What does this error mean "idf vector not fitted"

python

scikit-learn