我正在尝试运行CCA以解决多标签/文本分类问题，但继续收到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时为空警告。警告（'X 在迭代％s'％k）
时得分为空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分数在迭代％s'％k时为空） ... 对于所有400次迭代，然后在结束时跟随错误，我认为这是上述警告的副作用：
Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“scikit_fb3.py”，第477行， 在 getCCA（shorttestfilepathPreProcessed）getCCA中的文件“scikit_fb3.py”，第318行 X_CCA = cca.fit（x_array，Y_indicator）.transform（X）File“/ Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/cross_decomposition/pls_.py”， 第368行，在变换中 Xc =（np.asarray（X） - self.x_mean_）/ self.x_std_ File“/usr/local/bin/src/scipy/scipy/sparse/compressed.py”，第389行， 的子 引发NotImplementedError（'将非零标量添加到'NotImplementedError：向稀疏矩阵添加非零标量不是 支持的
可能出现什么问题？
答案 0 :(得分：0)
CCA不支持稀疏矩阵。默认情况下，你应该假设scikit-learn估算器不 grok稀疏矩阵并检查他们的文档字符串，以找出你是否偶然找到了一个。
（我承认警告可能更友好。）