我真的需要一些帮助,但我是编程新手,所以请原谅我的无知。我正在尝试使用 scikit 的普通最小二乘回归作为估计器对数据集执行交叉验证。
这是我的代码:
from sklearn import cross_validation, linear_model
import numpy as np
X_digits = x
Y_digits = list(np.array(y).reshape(-1,))
loo = cross_validation.LeaveOneOut(len(Y_digits))
# Make sure it works
for train_indices, test_indices in loo:
print('Train: %s | test: %s' % (train_indices, test_indices))
regr = linear_model.LinearRegression()
[regr.fit(X_digits[train], Y_digits[train]).score(X_digits[test], Y_digits[test]) for train, test in loo]
当我运行这个时,我收到一个错误:
**TypeError: only integer arrays with one element can be converted to an index**
这应该指的是我的 x 值,它们是 0 和 1 的列表 - 每个列表代表一个已使用 OneHotEncoder 编码的分类变量。
考虑到这一点 - 对于如何解决这个问题有什么建议吗?
尽管我得到了很多非常大/奇怪的系数,但对这些数据进行回归估计似乎有效。说实话,进入 sklearn 尝试某种分类线性回归的整个旅程完全令人担忧,我欢迎此时提出任何建议。
编辑2抱歉,我尝试了另一种方法并错误地将错误回调放上来:
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-be578cbe0327> in <module>()
16 regr = linear_model.LinearRegression()
17
---> 18 [regr.fit(X_digits[train], Y_digits[train]).score(X_digits[test], Y_digits[test]) for train, test in loo]
TypeError: only integer arrays with one element can be converted to an index
编辑 3 添加我的自变量 (x) 数据的示例:
print x[1]
[ 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
编辑4尝试将列表转换为数组,遇到错误:
X_digits = np.array(x)
Y_digits = np.array(y)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-ea8b84f0005f> in <module>()
14
15
---> 16 [regr.fit(X_digits[train], Y_digits[train]).score(X_digits[test], Y_digits[test]) for train, test in loo]
C:\Program Files\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py in score(self, X, y)
320
321 from .metrics import r2_score
--> 322 return r2_score(y, self.predict(X))
323
324
C:\Program Files\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\metrics\metrics.py in r2_score(y_true, y_pred)
2184
2185 if len(y_true) == 1:
-> 2186 raise ValueError("r2_score can only be computed given more than one"
2187 " sample.")
2188 numerator = ((y_true - y_pred) ** 2).sum(dtype=np.float64)
ValueError: r2_score can only be computed given more than one sample.
最佳答案
交叉验证迭代器返回用于索引 numpy 数组的索引,但您的数据是普通的 Python 列表。 Python 列表不支持 numpy 数组那样的奇特索引。您看到此错误是因为 Python 试图将 train
和 test
解释为可用于索引列表的内容,但无法执行此操作。您需要使用 numpy 数组而不是 X_digits
和 Y_digits
列表。 (或者,您可以使用列表理解等提取给定的索引,但由于 scikit 无论如何都会转换为 numpy,所以您最好首先使用 numpy。)
关于python - 在 sklearn 中尝试交叉验证时出现类型错误,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24215886/