使用LatentDirichletAllocation时遇参数错误：__init__不识别n_components

首先，先看你遇到的错误栈：

TypeError Traceback (most recent call last)
in ()
23 # tfidf = vectorizer.fit_transform(line)
24 # print(tfidf)
---> 25 lda = LatentDirichletAllocation(n_components = 100)
26 lda.fit(bag_of_words)
27 tf_feature_names = vector.get_feature_names()
TypeError: init() got an unexpected keyword argument 'n_components'

这个错误的核心原因是scikit-learn版本差异导致的参数命名变化，我来给你详细说下怎么解决：

问题根源 #

在scikit-learn 0.20版本之前，LatentDirichletAllocation类用来定义主题数量的参数是n_topics；而从0.20版本开始，这个参数被重命名为n_components（和其他降维/主题模型的参数命名保持一致）。如果你当前使用的是旧版本的scikit-learn，自然会因为找不到n_components这个参数而报错。

两种解决方案 #

方案1：适配旧版本，修改参数名 #

直接把代码里的n_components替换成n_topics即可，修改后的代码如下：

lda = LatentDirichletAllocation(n_topics = 100)
lda.fit(bag_of_words)

方案2：升级scikit-learn到新版本 #

如果你更习惯使用n_components这个参数名，可以通过pip升级你的scikit-learn库：

pip install --upgrade scikit-learn

升级完成后，你的原始代码就能正常运行了。

可选：确认当前scikit-learn版本 #

你可以先运行下面的代码查看当前版本，确认是不是版本问题：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

如果版本号小于0.20，那肯定就是这个原因导致的错误啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user7120305