sklearn中的交叉验证LDA分类器

Question

是不是可以在sklearn中的QDA分类上调用cross_val_score函数？ 这是我的片段：

cvKF = cross_validation.KFold(len(communications.target), n_folds=3, shuffle=True)
clf_qda = QDA()
scores = cross_validation.cross_val_score(clf_qda, myData.data, myData.target, cv=cvKF)

它给了我以下错误：

  File "/Users/t/anaconda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/qda.py", line 149, in _decision_function
    return (-0.5 * (norm2 + np.sum(np.log(self.scalings_), 1))

AttributeError: log

有什么想法？这是我的一个错误或错误吗？

Answer 1

我已经尝试了0.16.dev版本（尚未开发），这个bug已经解决了。请参阅github.com/scikit-learn/scikit-learn