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X_trn y_trn
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vectorizer = CountVectorizer()
countMatrix = vectorizer.fit_transform(training['X_trn'])
最佳答案
这个答案对于原作者来说可能来得太晚了，但仍然可以帮助其他人。答案其实在documentation我一开始也忽略了它:
The Dask-ML implementation currently requires that raw_documents is adask.bag.Bag of documents (lists of strings).
这个看似无辜的句子是你的问题。您传递的是 dask.dataframe 而不是 dask.bag.Bag of documents
import dask.bag as db
corpus = db.from_sequence(training['X_trn'], npartitions=2)
然后，您可以像之前一样将其传递给矢量化器:
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
关于dataframe - dask - CountVectorizer 返回 "ValueError(' 无法使用 `dask.delayed` 参数推断数据帧元数据')”，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/67041516/
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