【问题标题】:Error using ExtraTreesClassifier in scikit-learn在 scikit-learn 中使用 ExtraTreesClassifier 时出错
【发布时间】:2016-02-28 05:01:42
【问题描述】:

我正在尝试对我的数据使用 scikit-learn 中的 ExtraTreesClassifier。我有两个 numpy 数组 X 和 y。 X 的维度为 (10000,51),y 的维度为 (10000,)。为了确保它们是 numpy 数组格式,我使用

X = numpy.array(X, dtype=np.float32)
print numpy.asarray(X,dtype=np.float32) is X
y = numpy.array(y, dtype=np.float32)
print numpy.asarray(y,dtype=np.float32) is y`

我得到TRUE 两者。然后我将我的模型定义为:

clf = ExtraTreesClassifier(n_estimators=10, max_depth=None, min_samples_split=1, random_state=0, n_jobs = -1)`

当我想使用

训练我的模型时
clf = clf.fit(X, y)`

我收到以下错误:

File "CFD_scikit_learn.py", line 169, in <module>
clf = Xtra_Trees(my_var)
  File "CFD_scikit_learn.py", line 140, in Xtra_Trees
clf = clf.fit(X, y)
  File "/user/leuven/308/vsc30879/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py", line 235, in fit
y, expanded_class_weight = self._validate_y_class_weight(y)
  File "/user/leuven/308/vsc30879/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py", line 421, in _validate_y_class_weight
check_classification_targets(y)
  File "/user/leuven/308/vsc30879/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/multiclass.py", line 173, in check_classification_targets
raise ValueError("Unknown label type: %r" % y)
ValueError: Unknown label type: array([[ 2.09895 ],
   [ 1.658568],
   [ 1.242831],
   ..., 
   [ 1.743349],
   [ 1.765763],
   [ 1.824112]])

如果有人知道如何解决这个问题,请告诉我。

【问题讨论】:

  • y 应该是一维数组。尝试使用y.ravel()
  • 没有用,y.flatten()也没有。

标签: python numpy scikit-learn


【解决方案1】:

分类器need integer labels

您要么需要将它们转换为整数(例如将它们装箱),要么使用a regression-type model

如果您认为可以将浮点数分类为合理的类,numpy.digitize 可能会有所帮助。或者你可以binarize them

【讨论】:

    【解决方案2】:

    y 应该是整数数组而不是浮点数。每个整数都应该代表某个类。

    【讨论】:

      【解决方案3】:

      二值化的另一种方式

      X = numpy.array(X, dtype='|Sx') 其中 x 表示代表浮点数所需的符号数。

      【讨论】:

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