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我在使用朴素贝叶斯
CategoricalNB
算法时遇到了这个错误
它在我运行单元格的第二次尝试后出现上述错误。这意味着它在第一次运行时没有任何错误,当我尝试更改某些内容(小到评论)并再次运行笔记本时,它给出了错误:
IndexError: index 38 is out of bounds for axis 1 with size 38
我不知道出了什么问题以及如何解决。当我重新启动内核并再次尝试时,它工作正常,并且在第一次尝试之后的每次尝试都失败并给出上述错误。
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataframe = pd.read_csv("hr_dataset.csv")
# dataframe = pd.read_csv("WA_Fn-UseC_-HR-Employee-Attrition.csv")
dataframe.head(2)
from sklearn.naive_bayes import CategoricalNB
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
# inputs = scaled_df
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(inputs, target, test_size=0.2)
categoricalNB_ = CategoricalNB()
categoricalNB_.fit(X_train, y_train)
X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape
pred = categoricalNB_.predict(X_test) # --------------> gives the error for every attempt after the 1st attempt. weird
categoricalNB_.score(X_test, y_test)
# accuracy_score(y_test,pred)
最佳答案
我认为您的问题与列车和功能集中的功能具有不同的一组值有关。
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您可以使用 class_prior 参数 ( for more details read docs ) 解决此问题,或者您可以确保每个类别的每个特征至少有一定数量的记录。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!