机器学习中遇到的一个问题，请各位帮忙看一下，感谢！！
下面是一个文本特征抽取的代码：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
transfer = CountVectorizer
data = ["life is short ,i like like python","life is too long,i dislike python","do you like python?"]
data_new = transfer.fit_transform(data)
print("data_new:\n",data_new.toarray())
print("特征名字:\n",transfer.get_feature_names_out())

其中

data_new = transfer.fit_transform(data)

语句出现问题，报错提示是：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\dev\python\python3.11.3\project\python-learn\machine_learning\03.py", line 4, in <module>
    data_new = transfer.fit_transform(data)
               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\dev\python\python3.11.3\Lib\site-packages\sklearn\base.py", line 1144, in wrapper
    estimator._validate_params()
    ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: 'list' object has no attribute '_validate_params'

请问这是出现了什么问题啊？该如何解决？
（注：本人刚简单学习完一遍python基础语法来学习机器学习，烦请各位解答时说的尽可能通俗易懂些，不然我怕我听不懂，谢了）

你好！这个问题的原因是你在初始化 CountVectorizer 类时忘记加上括号，导致 transfer 变成了一个 CountVectorizer 类本身而不是一个类的实例。因此，在调用 fit_transform 方法时出现了错误。

要解决这个问题，只需将代码中的一行更改为 transfer = CountVectorizer()，代码就能正确运行了。这样就会创建一个 CountVectorizer 类的实例，然后你就可以使用 fit_transform 方法进行特征抽取了。

修正后的代码如下所示：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

创建 CountVectorizer 类的实例

transfer = CountVectorizer()

data = ["life is short, I like like python", "life is too long, I dislike python", "do you like python?"]
data_new = transfer.fit_transform(data)

print("data_new:\n", data_new.toarray())
print("特征名字:\n", transfer.get_feature_names_out())

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7719126
• 这篇博客你也可以参考下：python机器学习从入门到高级：超参数调整（含详细代码）
• 除此之外, 这篇博客: python机器学习之特征降维中的 2.2线性判别分析法 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• LDA也叫做Fisher线性判别（FLD）是一种有监督的线性降维算法。与PCA尽可能的保留数据信息不同，LDA的目标是使降维后的数据点尽可能地容易被区分，利用了其标签信息。
  我们使用lda库的LDA类选择特征。

  # LDA
  from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA
  #线性判别分析法，返回降维后的数据
  #n_components为降维后的数目
  LDA(n_components=2).fit_transform(iris.data,iris.target)
  

  结果如下：
  
  总结一下吧，今天主要介绍了一些常见的降维方法，相信大家用的较多的还是线性方式降维。但其他的方式也是需要大致了解一下，如果对于他们的数学原理感兴趣的小伙伴可以去查查资料！

• 您还可以看一下 jeevan老师的Python量化交易，大操手量化投资系列课程之内功修炼篇课程中的 讲师简介，量化交易介绍及自动化交易演示小节, 巩固相关知识点