AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘items’ for classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set)

我在运行代码时遇到了这个错误:AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘items’。以下是我的代码:

import nltk
import random
from nltk.corpus import movie_reviews
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier
from nltk.probability import FreqDist
documents = [ (list(movie_reviews.words(fileid)), category)
            for category in movie_reviews.categories()
                for fileid in movie_reviews.fileids(category)]
random.shuffle(documents)
all_words = []
for w in movie_reviews.words():
    all_words.append(w.lower())
all_words = nltk.FreqDist(all_words)
word_features = list(all_words.keys())[:3000]
print (word_features)
def find_features(documents):
    words = set(documents)
    features = {}
    for w in word_features:
        features[w] = (w in words)
featuresets = [(find_features(rev), category) for (rev, category) in documents]
training_set = featuresets[:1500]
testing_set = featuresets[1500:]
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set)
print ("Naive Bayes Classifier Algo Accuracy: ",nltk.classify.accuracy(classifier, testing_set))*100)
classifier.show_most_informative_features(15)

我一直在按照一个视频教程进行学习,教程中的代码与这里的一样。在教程中运行正常,但在我的环境中却显示以下错误:

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'items'

错误发生在以下这行代码:

classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(training_set)

这是什么原因?有什么解决方案吗?


回答:

您没有从函数中返回列表。在您的 find_feature 函数中使用以下代码:

def find_features(documents):
    words = set(documents)
    features = {}
    for w in word_features:
        features[w] = (w in words)
    return features #添加这一行

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注