Python + NumPy : TypeError: 'int' object is not callable

Question

我正在尝试通过 10 折交叉验证找到加法平滑的最佳平滑参数。我写了下面的代码:

alphas = list(np.arange(0.0001, 1.5000, 0.0001))

#empty list that stores cv scores
cv_scores = []

#perform k fold cross validation
for alpha in alphas:
    naive_bayes = MultinomialNB(alpha=alpha)
    scores = cross_val_score(naive_bayes, x_train_counts, y_train, cv=10, scoring='accuracy')
    cv_scores.append(scores.mean())

#changing to misclassification error
MSE = [1 - x for x in cv_scores]  

#determining best alpha
optimal_alpha = alphas[MSE.index(min(MSE))]

我收到以下错误:

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-21-9d171ddceb31> in <module>()
     18 
     19 #determining best alpha
---> 20 optimal_alpha = alphas[MSE.index(min(MSE))]
     21 print('\nThe optimal value of alpha is %f' % optimal_alpha)
     22 

TypeError: 'int' object is not callable

我对 arange() 和 K 的不同参数值运行了相同的代码(交叉验证)。这是我第一次遇到这个错误。为什么？

Answer 1

在你的代码中的其他地方，你有一些看起来像这样的东西:

 min = 10

然后你这样写:

optimal_alpha = alphas[MSE.index(min(MSE))]

因此，min() 被解释为函数调用。