AttributeError: 'liste' de l'objet n'a pas d'attribut "copier"

J'ai l'extrait de code suivant

classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_data)
#classifier.show_most_informative_features(n=20)
results = classifier.classify(test_data)

et l'erreur affiche dans la ligne suivante

results = classifier.classify(test_data)

erreur:

Traceback (most recent call last):
  File "trial_trial.py", line 46, in <module>
    results = classifier.classify(test_data)
  File "c:\Users\Amr\Anaconda\lib\site-packages\nltk\classify\naivebayes.py", line 88, in classify
    return self.prob_classify(featureset).max()
  File "c:\Users\Amr\Anaconda\lib\site-packages\nltk\classify\naivebayes.py", line 94, in prob_classify
    featureset = featureset.copy()
AttributeError: 'list' object has no attribute 'copy'

Je pense que de l'extension de la liste de classe de base en python et ajouter la fonction de copie
mais je ne suis pas expert en python et je ne sais pas comment résoudre ce problème.

Consultez la documentation des fonctions que vous utilisez et vérifiez que vous êtes de passage droit types d'argument.
Le plus probable, train_data doit être un dictionnaire et non sur une liste.
c'est la source de classer les nltk.org/_modules/nltk/classify/naivebayes.html
Comment avez-vous produire test_data? C'est un objet de la liste, mais la NaiveBayesClassifier.classify() méthode attend un autre type tout à fait.

InformationsquelleAutor Amr Ragab | 2016-05-05

2

NLTK classificateurs de travail avec ensembles de fonctionnalités; ce sont toujours des dictionnaires sur les noms de cartographie à une valeur. Vous êtes de passage dans une liste au lieu de cela, de sorte que vous ne sont pas productrices de fonctionnalités que par l'NLTK de la documentation. Le code prévoit un dictionnaire Python et Python dictionnaires ont .copy() méthode.

Voir le NLTK tutoriel sur Apprendre à Classer Texte:

Le retour de dictionnaire, connu comme un ensemble de fonctionnalités, des cartes à partir des noms à leurs valeurs. Les noms sont sensibles à la casse des chaînes qui offrent généralement un court lisible description de la fonction, comme dans l'exemple 'last_letter'. Fonction de valeurs sont des valeurs avec les types simples, comme les booléens, les nombres et les chaînes.

Également voir le Featuresets de la NLTK Classer la documentation de l'API:

Les caractéristiques décrivant un jeton sont codés à l'aide d'un “featureset”, qui est un dictionnaire que des cartes à partir de “noms” à la fonctionnalité de “valeurs”. Les noms de fonctions sont uniques chaînes de caractères qui indiquent que l'aspect de la jeton est codée par la fonction.

Vous n'avez pas partagé ce type d'objets que l' train_data liste contient; si ceux-ci sont ensemble de fonctionnalités dictionnaires, vous souhaitez utiliser classify_many() à la place:
```
results = classifier.classify_many(test_data)
```
Que la méthode ne prendre une liste, mais chaque élément doit encore être valide d'un ensemble de fonctionnalités.
- une fois que j'ai posté la question, j'ai essayé après la lecture de la documentation à classer un élément d'un dictionnaire et travaillé, je vais essayer de classify_many()
InformationsquelleAutor Martijn Pieters
14

La liste.méthode de copie ne fonctionne pas les deux en python 2.x et python 3.x, je me demande pourquoi il est encore dans la documentation.
Pour atteindre les résultats de la copie d'une liste, l'utilisateur de la liste de mots clés:
```
fruits = ['banana', 'cucumber', 'apple', 'water mellon']
my_fruits = list(fruits)
```
En option, vous pouvez copiez une liste par le tranchant:
```
my_fruits_copy = fruits[:]
```
InformationsquelleAutor Shemogumbe
-4

Pourquoi voulez-vous faire?
si vous souhaitez définir une liste égal à un autre, vous pouvez le faire:
```
a = ['a', 'b', 'c']
b = a 
```
d'autre si vous voulez insérer une liste à l'intérieur d'un secondone vous pouvez utiliser append():
```
a = ['a','b','c']
b = ['d','e','f']
for i in len(a):
    b.append(i-1)
```
- Voir Comment faire pour dupliquer ou copier une liste en Python?; vous êtes seulement à la création d'un supplément de référence dans le premier exemple, n'est pas une copie. Dans ce cas précis, l'OP est tout simplement de passage dans le mauvais type de données dans une API qui ne s'occupe que des dictionnaires.
InformationsquelleAutor Polipizio

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