除“ {”之后没有执行Python尝试？

问题描述

我被卡在问题下方显示的python代码上。

此代码是受监督的神经网络项目的一部分。遇到未知标签时，encoder.inverse_transform(x)会产生ValueError。

我期望的是：代码为每个x返回一个结果，当x不在encoder.classes_中时，该x的结果将为'Onbekend'。

它的作用是：当Output包含一个未知标签时，无论x的数量如何，代码都会导致一个“ Onbekend”。似乎并没有为输出中的每个x执行try函数。

有人知道我在这里想念什么吗？

import pandas as pd
from sklearn import model_selection
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import bisect

# Dataframe creation
data = {'Text': ['Koffie','Auto onderdelen','Brandstof','Zeilen','Studie','Cadeau','Telefoon'],'Labels': ['Leven','Auto','Leven','Telefonie']}
trainDF = pd.DataFrame(data=data,dtype = str)

#split the dataset into training and validation datasets
train_x,valid_x,train_y,valid_y = 
model_selection.train_test_split(trainDF['Text'],trainDF['Labels'])

# label encode the target variable
encoder = LabelEncoder()
train_y = encoder.fit_transform(train_y)
valid_y = encoder.fit_transform(valid_y)

# Create a count vectorizer object
count_vect = CountVectorizer(analyzer = 'word',token_pattern='\w{1,}')
count_vect.fit(trainDF['Text'])

# Transform the training and validation data using count vectorizer object
xtrain_count = count_vect.transform(train_x)
xvalid_count = count_vect.transform(valid_x)

classifier = LogisticRegression()
classifier.fit(xtrain_count,train_y)

# Modelling
xinput_count = count_vect.transform(trainDF['Text'])
Output = classifier.predict(xinput_count)

for x in Output:
    b = b + 1
    try:
        R = encoder.inverse_transform(Output)
    except ValueError:
        R = 'Onbekend'

encoder_classes = encoder.classes_.tolist()
bisect.insort_left(encoder_classes,'Onbekend')
encoder.classes_ = encoder_classes

print(R)

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）

for-loop loops python valueerror