我正在从 sklearn 导入 TfidfTransformer 并尝试使用 stop_word 参数，但它显示了错误。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformertfidf = TfidfTransformer(stop_words='english')TypeError                                 Traceback (most recent call last)<ipython-input-16-1315a209c082> in <module>      1 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer----> 2 tfidf = TfidfTransformer(stop_words='english')TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'stop_words'

如何解决这个错误？

回答：

我想你是想使用 TfidfVectorizer，它有 stop_words 参数。请参考这里的文档

示例：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizercorpus = [    'This is the first document.',    'This document is the second document.',    'And this is the third one.',    'Is this the first document?',]vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')X = vectorizer.fit_transform(corpus)