sklearn：特征提取类型错误
小鹿斑比
作为编程初学者，我在通过 Scikit learn 的机器学习实验对文本进行分类时遇到了一些问题。我使用 10 折交叉验证，因此在训练和测试数据中没有划分。
我的问题始于特征提取模块。这是有错误的代码：
vec = DictVectorizer()
X = vec.fit_transform(instances).toarray()
最后一行给出了以下错误：
类型错误：float() 参数必须是字符串或数字，而不是“dict”
Instances 是一个特征向量字典列表，每个文档有一个字典。实例列表开头的示例（您可以看到第一个文档的字典的一部分）。
有些特征是嵌套在特征向量字典中的字典。我不知道如何使它取消嵌套，但也许这就是问题所在？
阿舒吉德
是的，问题在于您的嵌套字典特征向量。拆分它们并使它们成为独立的特征。
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