python - Sklearn 决策树分类器显示 float 错误 Python [不是重复的]

Question

我想使用 sklearn DecisionTreeClassifier 制作一个预测程序。

我正在比较两个列表，ListOnePar 具有浮点值，而 timelist 仅具有字符串。我总是得到同样的错误。我在网上搜索，但没有找到任何可以帮助我的东西。我只看到可以在两个列表之间进行比较(一个带有 float ，另一个带有字符串。)这不是另一个问题的重复，在另一个问题中错误是完全不同的，并且整个程序是不同的。

这是错误:

Pred1=tree.DecisionTreeClassifier()
AttributeError: 'float' object has no attribute 'DecisionTreeClassifier'

这是代码:

from sklearn import tree

    ListOnePar=[]

    for child in tree1.get_children(id1):
        ListTwoPar=[]

        one=round(float(tree1.item(child,"values")[1]),2)
        two=round(float(tree1.item(child,"values")[2]),2)
        tree=round(float(tree1.item(child,"values")[3]),2)
        four=round(float(tree1.item(child,"values")[5]),1)
        five=round(float(tree1.item(child,"values")[6]),1)

        ListTwoPar.append(one)
        ListTwoPar.append(two)
        ListTwoPar.append(tree)
        ListTwoPar.append(four)
        ListTwoPar.append(five)

        ListOnePar.append(ListTwoPar)

    timelist=[]

    for child in tree1.get_children(id1):
        time=tree1.item(child,"values")[7]
        timelist.append(time)

    Pred1=tree.DecisionTreeClassifier()
    Pred1=Pred1.fit(ListOnePar,time)

    size=float(PredSizeEntry.get())
    time=float(PredTimeEntry.get())
    cost=float(PredCostEntry.get())
    level=float(PredLevelEntry.get())
    subcontractors=float(PredSubcontractorsEntry.get())

    ListForPrediction1=[]
    ListForPrediction2=[]

    ListForPrediction2.insert(0,size)
    ListForPrediction2.insert(1,time)
    ListForPrediction2.insert(2,cost)
    ListForPrediction2.insert(3,level)
    ListForPrediction2.insert(4,subcontractors)

    ListForPrediction1.append(ListForPrediction2)

    prediction1=Pred1.predict(ListForPrediction1) 
    print(prediction1[0])

Answer 1

• 我认为你的程序tree中有一个变量>
• 程序混淆了使用 import 语句 tree 或 tree 变量，因为您将 tree 覆盖为 float

• 将变量名改为three

  for child in tree1.get_children(id1):
      ListTwoPar=[]
  
      one=round(float(tree1.item(child,"values")[1]),2)
      two=round(float(tree1.item(child,"values")[2]),2)
      tree=round(float(tree1.item(child,"values")[3]),2)   # <===== variable to be changed from tree to three
      four=round(float(tree1.item(child,"values")[5]),1)
      five=round(float(tree1.item(child,"values")[6]),1)
  

• 您在计算 tree=round(float(tree1.item(child,"values")[3]),2)时将 tree 设为 float code> 因此您收到错误:AttributeError: 'float' object has no attribute 'DecisionTreeClassifier'