python - 获取多变量模型中单个样本的分数？

Question

我正在尝试使一个简单的 scikit-learn 示例正常工作，但我不断收到错误:不支持多类多输出。

我的代码的第一部分遵循任何基本教程，按预期工作:

>>> from sklearn import ensemble
>>> from sklearn import datasets
>>> dataset = datasets.load_linnerud()
>>> X, y = dataset.data, dataset.target
>>> clf = ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=500)
>>> clf.fit(X, y)
>>> clf.predict([X[0]])
array([[ 191.,   36.,   50.]])

但是，当我尝试获取预测分数时，出现以下错误:

>>> clf.score([X[0]], [y[0]])
(...)
ValueError: multiclass-multioutput is not supported

使用datasets.load_iris()时，一切正常。我究竟做错了什么？如何获得多变量模型中单个样本的得分？

Answer 1

尝试将 RandomForestRegressor 替换为 RandomForestClassifier。 load_linnerud() 的文档显示这是一个回归问题。这样做使代码对我有用。