python-3.x - 类标签的数量必须大于 1

Question

我正在使用 Perceptron 训练 iris 数据集并发现以下错误。

ValueError: The number of class labels must be greater than one.

下面的代码

y = df.iloc[0:100, 4].values
y = np.where(y== 'Iris-setosa', -1,1)
X = df.iloc[0:100, [0,2]].values
ppn = Perceptron(eta0=0.1, n_iter=10)
ppn.fit(X,y)

目标是使用物种类型的萼片长度和花瓣长度来拟合数据。 我不明白这个错误。我该如何纠正？

df.head() #for reference
   Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width Species
0           5.1          3.5           1.4          0.2  setosa
1           4.9          3.0           1.4          0.2  setosa
2           4.7          3.2           1.3          0.2  setosa
3           4.6          3.1           1.5          0.2  setosa

Answer 1

您正在尝试预测在您的示例中只有一个值“setosa”的物种。您至少需要有不同的值(value)观。