Question

我是Pybrain的新手，并试图组建一个神经网络。首先，我遇到了the error described here：

AttributeError: 'SupervisedDataSet' object has no attribute '_convertToOneOfMany'

我尝试了该主题的接受答案中描述的解决方法。虽然它似乎有效，但它现在给了我一个新的错误。这些是我的代码的相关部分：

将文件读入分类数据集的部分。 3个输入属性，2个类，将读取数组拆分，前3列输入＆＃39;输入＆＃39;最后一个目标是＆＃39;：

ds = ClassificationDataSet(inp=3, target=1, nb_classes=2)
tf = open('datafile.txt')
a = np.loadtxt(tf) 
a = np.hsplit(a, (3,4))
ds.setField('input', a[0])
ds.setField('target', a[1])

构建简单网络的部分，非常适合pybrain：

inLayer = SigmoidLayer(3)
hiddenLayer = SigmoidLayer(5)
outLayer = SigmoidLayer(2)

fnn.addInputModule(inLayer)
fnn.addModule(hiddenLayer)
fnn.addOutputModule(outLayer)

in_to_hidden = FullConnection(inLayer, hiddenLayer)
hidden_to_out = FullConnection(hiddenLayer, outLayer)

fnn.addConnection(in_to_hidden)
fnn.addConnection(hidden_to_out)

fnn.sortModules()

这是解决方法，如上所述：

tstdata_temp, trndata_temp = ds.splitWithProportion(0.25)

tstdata = ClassificationDataSet(3, target=1, nb_classes=2)
for n in xrange(0, tstdata_temp.getLength()):
     tstdata.addSample( tstdata_temp.getSample(n)[0], tstdata_temp.getSample(n)[1] )

trndata = ClassificationDataSet(3, target=1, nb_classes=2)
for n in xrange(0, trndata_temp.getLength()):
     trndata.addSample( trndata_temp.getSample(n)[0], trndata_temp.getSample(n)[1] )

trndata._convertToOneOfMany()
tstdata._convertToOneOfMany()

这是我在第一个转换线上遇到的错误：

IndexError: index 2 is out of bounds for axis 1 with size 2

Answer 1

我不知道你的目标＆＃39;字段元素有，但是由于类标签从1开始而不是0，我在_convertToOneOfMany（）中得到了同样的错误。

_convertToOneOfMany（）转换＆＃39;目标＆＃39;数据集的字段，从大小为[n_samples，1]的0,1,2类标签数组到大小为[0_samples，n_classes]的100,010,001等标签数组（所以它确实：0 - ＆gt; 100，1-> 010和2-> 001）。因此，如果您有3个标记为1,2和3的类_convertToOneOfMany（）将执行1-> 010,2-> 001,3->错误！

此函数的代码位于：https://github.com/pybrain/pybrain/blob/master/pybrain/datasets/classification.py，在第144行，类标签（oldtarg [i]）用作newtarg的列索引。

Pybrain神经网络：_convertToOneOfMany错误

1 个答案: