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我正在尝试针对多标签/文本分类问题运行 CCA，但不断收到以下警告和我认为相关的错误

warnings.warn('达到的最大迭代次数') /Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/cross_decomposition/pls_.py:290: UserWarning: X 分数在迭代 0 时为空 warnings.warn('X 分数为null 在迭代 %s' % k)

warnings.warn('达到的最大迭代次数') /Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/cross_decomposition/pls_.py:290: UserWarning: X 分数在迭代 1 时为空

warnings.warn('X scores are null at iteration %s' % k) ... 对于所有 400 次迭代，然后在最后出现以下错误，我认为这是上述警告的副作用：

回溯（最后一次调用）：文件“scikit_fb3.py”，第 477 行，在 getCCA(shorttestfilepathPreProcessed) 文件“scikit_fb3.py”，第 318 行，在 getCCA X_CCA = cca.fit(x_array, Y_indicator).transform(X)文件“/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/cross_decomposition/pls_.py”，第 368 行，变换 Xc = (np.asarray(X) - self.x_mean_)/self.x_std_ 文件“/usr/ local/bin/src/scipy/scipy/sparse/compressed.py"，第 389 行，在 sub raise NotImplementedError('将非零标量添加到 'NotImplementedError：不支持向稀疏矩阵添加非零标量

什么可能是错的？

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CCA不支持稀疏矩阵。默认情况下，您应该假设 scikit-learn 估计器不会挖掘稀疏矩阵并检查它们的文档字符串以找出您是否偶然发现了一个。

（我承认警告可能更友好。）

于 2013-10-31T00:17:22.513 回答