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我试图在我的数据上使用 scikit-learn 中的 ExtraTreesClassifier。我有两个 numpy 数组 X 和 y。 X 的维度为 (10000,51),y 的维度为 (10000,)。为了确保它们是 numpy 数组格式,我使用
X = numpy.array(X, dtype=np.float32)
print numpy.asarray(X,dtype=np.float32) is X
y = numpy.array(y, dtype=np.float32)
print numpy.asarray(y,dtype=np.float32) is y`
TRUE
对彼此而言。然后我将我的模型定义为:
clf = ExtraTreesClassifier(n_estimators=10, max_depth=None, min_samples_split=1, random_state=0, n_jobs = -1)`
clf = clf.fit(X, y)`
File "CFD_scikit_learn.py", line 169, in <module>
clf = Xtra_Trees(my_var)
File "CFD_scikit_learn.py", line 140, in Xtra_Trees
clf = clf.fit(X, y)
File "/user/leuven/308/vsc30879/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py", line 235, in fit
y, expanded_class_weight = self._validate_y_class_weight(y)
File "/user/leuven/308/vsc30879/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py", line 421, in _validate_y_class_weight
check_classification_targets(y)
File "/user/leuven/308/vsc30879/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/multiclass.py", line 173, in check_classification_targets
raise ValueError("Unknown label type: %r" % y)
ValueError: Unknown label type: array([[ 2.09895 ],
[ 1.658568],
[ 1.242831],
...,
[ 1.743349],
[ 1.765763],
[ 1.824112]])
最佳答案
分类器 need integer labels .
您要么需要将它们转换为整数(例如将它们装箱),要么使用 a regression-type model .
如果您认为可以将浮点数归入合理的类别, numpy.digitize
可能有帮助。或者你可以 binarize them .
关于python - 在 scikit-learn 中使用 ExtraTreesClassifier 时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/33915940/
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