Python 矢量化数据和使用SVM时未安装或提供词汇表

这就是最终的模型，使用SVM获得训练精度、验证精度和包含两列数据的测试精度，其中X是短语，Y是情绪，模型应该得到每个短语的正确情绪

然而，我得到这个错误，我不知道为什么，所以有人可以帮助吗

这是一个名为电影情感分析的Kaggle项目

我如何矢量化数据：

SVM_clf_counts = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),
                   ('clf', LinearSVC(C=0.1, max_iter=3000)),
                  ]) SVM_clf_counts.fit(X_train, y_train) SVM_cnt_pred_tr = LR_clf_counts.predict(X_train) SVM_cnt_pred_val = LR_clf_counts.predict(X_val) SVM_cnt_pred_tst = LR_clf_counts.predict(X_test)


print("precision on training: ",precision_score(y_train, SVM_cnt_pred_tr, average='micro')) print("precision on validation: ",precision_score(y_val, SVM_cnt_pred_val, average='micro')) print("precision on testing: ",precision_score(y_test, SVM_cnt_pred_tst, average='micro'))

错误： 未安装错误

没有安装或提供词汇表