Question

我有一个包含浮点数的特征值的数组，我有一个标签数组，它们是整数 - 1和0。

实施例：特征值：

[[  17.99    10.38   122.8   ...,    0.147    0.242    0.079]
 [  20.57    17.77   132.9   ...,    0.07     0.181    0.057]]

当我将标签附加到特征值数组时，标签变为浮动。示例 - 附加0的feature_values：

[[  17.99    10.38   122.8   ...,    0.242    0.079    0.   ]]

当我运行以下代码时：

training_set = data_features[:,0:9] 
test_set = data_features[:,9] 
seed = 7
num_trees = 100
max_features = 3
kfold = model_selection.KFold(n_splits=10, random_state=seed)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features)
results = model_selection.cross_val_score(model, training_set, test_set, cv=kfold)
print(results.mean())

我收到错误：

raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type)

ValueError: Unknown label type: 'continuous'

根据我的阅读，我发现这种情况正在发生，因为标签是浮动的。

如果我将特征值的dtype更改为＆＃34; int＆＃34;，代码确实有效，但我需要保留浮点数。

有没有办法让标签作为整数和特征值作为浮点数，以便代码有效？

Answer 1

你需要将y_labels转换为整数，以便RandomForestClassifier可以训练它。

test_set = data_features[:,9].astype(int)

具有浮点数和整数的数组的随机森林评估 - numpy

1 个答案: