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原因：电脑上的sklearn是最新的，但是语法是老版的代码，所以语法并不支持使用。
解决方法（修改为新版本的语法）：
tf_feature_names = countvec.get_feature_names()修改为：
tf_feature_names = countvec.get_feature_names_out()
本文标签： 报错CountVectorizerobjectattributegetfeaturenames
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首先看一下错误日志：日志1：Error creating bean with name ‘nShopScoreActivityMapper’: Unsatisfied dependency e
报错日志 Error: [service-account-issuer is a required flag, --service-account-signing-key-file and --service-account-issuer
【问题】运行 connect-msolservice，输完账号信息后，系统返回报错： PS D:scriptsO365> Connect-MsolServiceC
Please delete apps signed with your free account from this device to remain under the limit. 解决办法1: 删除手机上的app࿰
多半是兼容问题 1、下载Chrome插件 链接：百度网盘 请输入提取码百度网盘为您提供文件的网络备份、同步和分享服务。空间大、速度快、安全稳固，支持教育网加速，支持手机端
安装sqlserver 的时候 报错：无法通过Windows功能控制面板自动安装或卸载Windows Server 角色和功能。 错误信息如下 无法安装以下功能：.NET Framework 3
👦👦一个帅气的boy，你可以叫我Love And Program🖱 ⌨个人主页：Love And Program的个人主
在运行此代码时报错，请问如何解决？感谢！ expr_matrix <- as(as.matrix(seurat_object_clusterassays$RNAcoun
写论文的时候这个地方一直都在报错，做一下记录(61条消息) 已解决AttributeError: ‘CountVectorizer‘ object has no attribute ‘get_feature_names
创建于：20210107 修改于：20210107,20210108 文章目录 1、背景2、predict()介绍 ( xgboost0.90)3、解决办法3.1 把validate_featur
问题场景：我在远程仓库创建一个分支feature-test，此时本地不存在这个分支：feature-test ① 切换到 feature-test 分支࿰
rmse → rms代码：rmselibrosa.feature.rmse(yy) 报错：AttributeError: module librosa.feature has no at
如上图所示，可以看到有两方面的错误，第一个错误关键词：CPU AVX2；第二个错误关键词：OMP 经过查阅资料与测试&#
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google earth engine 应用merge 函数后报错 Property ‘lc’ of feature ‘1_1_1_1_1_0’ is missing 目前在网上找到的关于用gee做分类的教程都是在gee上筛选的样本&am
sklearn.feature_extraction类做文本特征提取，有CountVectorizer、TfidfVectorizer、TfidfTransformer、HashingVectorizer 四种类。前两
Few-shot Object Detection via Feature Reweighting 模型组成Feature ExtractorReweighting ModulePrediction Layer 训练策略 摘要&#x
问题原因 已使用训练数据完成xgboost模型的训练，后期应用时，加载完成模型，使用新数据进行预测时报错。 ValueError: feature_names mismat
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