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- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我在训练 LR 模型时使用 sklearn2pmml.preprocessing.CutTransformer 和 sklearn.preprocessing.LabelEncoder 对目标进行编码。
这是我的代码:
from sklearn2pmml.preprocessing import CutTransformer
from sklearn.preprocessing.label import LabelEncoder
income_bins = [-np.inf, 10000, 50000, 100000, 300000, 500000, 1000000, 3000000, 5000000, 10000000, np.inf]
targetDiscretizer = PMMLPipeline([('target',
DataFrameMapper([
(['income'], [CutTransformer(bins=income_bins), LabelEncoder()])
])
)])
dataset['target_income_lvl'] = targetDiscretizer.fit_transform(dataset)
sklearn2pmml(targetDiscretizer, '../model/targetDiscretizer.pmml', with_repr=True )
但是我收到一个错误:
net.razorvine.pickle.PickleException: expected zero arguments for construction of ClassDict (for pandas._libs.interval.Interval)
at net.razorvine.pickle.objects.ClassDictConstructor.construct(ClassDictConstructor.java:23)
at net.razorvine.pickle.Unpickler.load_reduce(Unpickler.java:732)
at net.razorvine.pickle.Unpickler.dispatch(Unpickler.java:200)
at net.razorvine.pickle.Unpickler.load(Unpickler.java:122)
at numpy.core.NDArrayUtil.readObject(NDArrayUtil.java:384)
at numpy.core.NDArrayUtil.access$700(NDArrayUtil.java:42)
at numpy.core.NDArrayUtil$TypeDescriptor.read(NDArrayUtil.java:542)
at numpy.core.NDArrayUtil.parseArray(NDArrayUtil.java:215)
at numpy.core.NDArrayUtil.parseData(NDArrayUtil.java:190)
at joblib.NumpyArrayWrapper.toArray(NumpyArrayWrapper.java:43)
at org.jpmml.sklearn.PickleUtil$1.dispatch(PickleUtil.java:88)
at net.razorvine.pickle.Unpickler.load(Unpickler.java:122)
at org.jpmml.sklearn.PickleUtil.unpickle(PickleUtil.java:98)
at org.jpmml.sklearn.Main.run(Main.java:104)
at org.jpmml.sklearn.Main.main(Main.java:94)
Exception in thread "main" net.razorvine.pickle.PickleException: expected zero arguments for construction of ClassDict (for pandas._libs.interval.Interval)
at net.razorvine.pickle.objects.ClassDictConstructor.construct(ClassDictConstructor.java:23)
at net.razorvine.pickle.Unpickler.load_reduce(Unpickler.java:732)
at net.razorvine.pickle.Unpickler.dispatch(Unpickler.java:200)
at net.razorvine.pickle.Unpickler.load(Unpickler.java:122)
at numpy.core.NDArrayUtil.readObject(NDArrayUtil.java:384)
at numpy.core.NDArrayUtil.access$700(NDArrayUtil.java:42)
at numpy.core.NDArrayUtil$TypeDescriptor.read(NDArrayUtil.java:542)
at numpy.core.NDArrayUtil.parseArray(NDArrayUtil.java:215)
at numpy.core.NDArrayUtil.parseData(NDArrayUtil.java:190)
at joblib.NumpyArrayWrapper.toArray(NumpyArrayWrapper.java:43)
at org.jpmml.sklearn.PickleUtil$1.dispatch(PickleUtil.java:88)
at net.razorvine.pickle.Unpickler.load(Unpickler.java:122)
at org.jpmml.sklearn.PickleUtil.unpickle(PickleUtil.java:98)
at org.jpmml.sklearn.Main.run(Main.java:104)
at org.jpmml.sklearn.Main.main(Main.java:94)
我对此一无所知。有人可以帮助我吗?
最佳答案
默认情况下,Python pickle 文件的 Java 解析器不知道非标准 CPython 类,例如 pandas._libs.interval.Interval
。它需要由每个 CPython 类(class)单独教授。例如,SkLearn2PMML问题跟踪器中有一个相关的错误报告:https://github.com/jpmml/sklearn2pmml/issues/115
如果您(至少暂时)设法抑制 pandas._libs.interval.Interval
对象的生成,则转换应该有效。最可能的来源是自动生成的垃圾箱标签。因此,请尝试使用 labels
参数显式提供 bin 标签:CutTransformer(bins = Income_bins, labels = Income_bin_labels)
。
关于python - sklearn2pmml 错误 : expected zero arguments for construction of ClassDict (for pandas. _libs.interval.Interval),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53668676/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!