Python:使用 sklearn 时为 "ValueError: setting an array element with a sequence"

Question

这是几行:

<小时/>

from sklearn import tree


X = [[181,80,44], [177, 70, 43], [160, 60, 38], 154, 54, 37],
[166,64,40], [190,90,47], [175,64,39],[177,70,40],[159,55,37],
[171,75,42],[181,85,43]

Y = ['male', 'female', 'female', 'female', 'male', 'male', 'male',
'female', 'male', 'female', 'male']

clf = tree.DecisionTreeClassifier()

clf = clf.fit(X,Y)

prediction = clf.predict([[182,78,43]])

print (prediction)

<小时/>

结果:

Traceback (most recent call last):


File "C:\Python\code\test.py", line 14, in <module>
clf = clf.fit(X,Y)
File "C:\Python\lib\site-packages\sklearn\tree\tree.py", line 790, in fit
X_idx_sorted=X_idx_sorted)
File "C:\Python\lib\site-packages\sklearn\tree\tree.py", line 116, in fit
X = check_array(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csc")
File "C:\Python\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 402, 

in check_array
array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)
in check_array
array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)
ValueError: setting an array element with a sequence.
[Finished in 0.5s]

<小时/>

预期结果:

应显示根据 body 测量预测的性别:"182,78,43"

示例:男性或女性

在 Sublime 上使用 sklearn、numpy+mkl 和 scipy 运行 Python 3.6。

代码来源于:https://www.youtube.com/watch?v=T5pRlIbr6gg 。整个 YouTube 评论区都没有对此做出回应。如果可以在这里找到答案，将不胜感激，找不到任何答案。

Answer 1

如果这确实是您的代码，那么问题就从一开始就开始了:

X = [[181,80,44], [177, 70, 43], [160, 60, 38], 154, 54, 37], 
[166,64,40], [190,90,47], [175,64,39],[177,70,40],[159,55,37],
[171,75,42],[181,85,43]

正在创造一些距离可用还很远的东西:

print(X)
# ([[181, 80, 44], [177, 70, 43], [160, 60, 38], 154, 54, 37],)

因此，每个方向都需要添加一个括号(如果您不清楚:请阅读 sklearn 关于数据格式的文档:2d-array of shape (n_samples, n_features)；还请考虑阅读一些 numpy 简介，其中单词形状来自 -> 内部一切都是基于 numpy 的):

X = [[181,80,44], [177, 70, 43], [160, 60, 38], [154, 54, 37],  # before 154
[166,64,40], [190,90,47], [175,64,39],[177,70,40],[159,55,37],
[171,75,42],[181,85,43]]                                        # at end

我必须承认:这是应该立即找到的东西，我无法理解为什么有人会花时间为 SO 创建帖子，而不花时间检查简单数组创建的语法。

公平地说:我认为它一开始不会经过语法检查(如上所述，这确实是一个奇怪的结构)。

编辑:公平地说#2:链接视频中的情况也确实很糟糕...我不知道对此有何看法(很好地使用 DTree 来完成此任务可能是已经疯了，甚至线性回归似乎更可行)!

是的，按照上述方法进行校正后，代码会预测男性!