我尝试生成元特征，所以我按照教程编写以下内容:
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)
但它引发了 ValueError。
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/tree/tree.py", line 739, in fit
X_idx_sorted=X_idx_sorted)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/tree/tree.py", line 146, in fit
check_classification_targets(y)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/multiclass.py", line 172, in check_classification_targets
raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type)
ValueError: Unknown label type: 'unknown'
为什么要加注？
数据集由 float 和整数组成，类标签是整数。 describe() 返回这个:
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8
count 3500.00 3500.00 3500.00 3500.00 3500.0 3500.00 3500.00 3500.00
unique 501.00 516.00 572.00 650.00 724.0 779.00 828.00 757.00
top 0.12 0.79 0.82 0.83 1.9 1.68 1.67 2.03
freq 23.00 25.00 22.00 18.00 16.0 15.00 13.00 14.00
x9 x10 ... x32 x33 x34 x35 x36
count 3500.00 3500.00 ... 3500.00 3500.00 3500.00 3500.00 3500.00
unique 730.00 676.00 ... 496.00 504.00 503.00 505.00 486.00
top 3.27 3.47 ... 0.01 0.58 -0.27 -0.02 0.26
freq 15.00 16.00 ... 23.00 24.00 26.00 23.00 24.00
x37 x38 x39 x40 class
count 3500.00 3500.00 3500.00 3500.00 3500
unique 488.00 490.00 492.00 506.00 3
top -0.03 -0.07 0.05 -0.19 1
freq 23.00 25.00 22.00 24.00 1185
数据集看起来像这样:
x33 x34 x35 x36 x37 x38 x39 x40 class
0 -0.7 0.51 0.34 -0.13 -0.87 0.56 -0.53 0.29 2
1 1.12 0.6 0.28 2.17 0.18 -0.09 -1.33 1 1
2 -0.3 -0.07 -0.99 -0.75 1.11 1.35 -1.63 0.1 0
3 -0.29 -1.62 0.19 -1.04 0.43 -1.82 -1.14 -0.23 1
4 -0.78 -0.12 -0.35 0.44 0.31 -0.45 -0.23 0.27 0
5 0.28 0.61 -0.4 -1.96 1.26 -0.72 2.01 0.95 2
6 0.07 1.91 -0.15 -0.27 1.9 1.14 -0.05 0.04 0
7 1.52 -1.52 -0.16 -0.41 -0.48 -0.37 0.8 1.3 2
8 -0.52 -1.41 -3.49 1.74 -0.37 -0.25 -0.63 0.2 2
9 0.78 0.09 -0.7 1.12 -0.32 -0.43 -0.34 -1.04 2
10 0.25 0.29 -0.73 -0.02 2.14 1.49 0.02 -2.16 2
11 -1.72 -0.09 0.43 -0.33 -1.66 -0.73 1.45 2.11 2
12 -0.01 -2.63 -1.91 0.59 0.8 0.35 1.58 -0.98 2
它的形状是 [3500 行 x 41 列]。
最佳答案
有两个可能的问题和解决方案:
1. 你的数据维度合适吗？通过 X.shape() 检查以确保您的数据格式正确，您还可以检查 this question
2. 尝试通过np.asarray(...,dtype=np.float64)将你的数据转换为float，你也可以检查this question
关于python - 值错误 : Unknown label type in scikit-learn，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43608007/