【Python】已解决：AttributeError: ‘TfidfVectorizer’ object has no attribute ‘get_feature_names_out’

已解决：AttributeError: ‘TfidfVectorizer’ object has no attribute ‘get_feature_names_out’

一、分析问题背景

在使用scikit-learn库中的TfidfVectorizer类进行文本特征提取时，有时会遇到AttributeError: ‘TfidfVectorizer’ object has no attribute ‘get_feature_names_out’这样的报错。这个错误通常发生在尝试获取TF-IDF向量化器转换后的特征名称时。

二、可能出错的原因

该错误的原因通常是因为在较新版本的scikit-learn中，get_feature_names()方法已经被弃用，取而代之的是get_feature_names_out()方法。但是，如果你的scikit-learn库版本较旧，TfidfVectorizer对象可能就没有get_feature_names_out这个属性，从而导致上述错误。

三、错误代码示例

下面是一个可能导致该错误的代码示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer  
  
# 示例文本数据  
documents = [  
    '这是第一个文档。',  
    '这是第二个文档。',  
    '而这是第三个文档。'  
]  
  
# 初始化TF-IDF向量化器  
vectorizer = TfidfVectorizer()  
X = vectorizer.fit_transform(documents)  
  
# 尝试获取特征名称（在新版scikit-learn中应使用get_feature_names_out()）  
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()  # 这行可能引发错误

如果你的scikit-learn版本较旧，上述代码中的vectorizer.get_feature_names_out()就会引发AttributeError。

四、正确代码示例

为了解决这个错误，你可以根据你的scikit-learn版本选择合适的方法。对于较新版本的scikit-learn，应该使用get_feature_names_out()方法。如果你的版本较旧，则应使用get_feature_names()。

以下是针对新版scikit-learn的正确代码：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer  
  
# 示例文本数据  
documents = [  
    '这是第一个文档。',  
    '这是第二个文档。',  
    '而这是第三个文档。'  
]  
  
# 初始化TF-IDF向量化器  
vectorizer = TfidfVectorizer()  
X = vectorizer.fit_transform(documents)  
  
# 正确获取特征名称的方式  
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()  # 新版scikit-learn中的正确方法  
print(feature_names)

如果你不确定你的scikit-learn版本，可以使用以下代码来检查：

import sklearn  
print(sklearn.__version__)

五、注意事项

在编写代码时，务必注意以下几点：

1. 版本兼容性：确保你的代码与你所使用的库的版本相兼容。当你遇到类似AttributeError的问题时，首先检查你使用的函数或方法是否在当前库版本中有效。
2. 代码更新：随着库的更新，一些方法和属性可能会被弃用或替换。定期查看官方文档，了解最新的API变化，以确保你的代码保持最新。
3. 错误处理：在编写代码时，添加适当的错误处理机制可以帮助你更快地定位和解决问题。

通过遵循这些注意事项，你可以减少遇到类似AttributeError: ‘TfidfVectorizer’ object has no attribute ‘get_feature_names_out’这样的错误，并确保你的代码更加健壮和可维护。