在随机森林Python中使用日志时出错

Question

我试图预测一个值。我能够预测何时使用我的真实目标值，这是几天，但我尝试使用该值的日志进行预测，它会给我一个错误。我使用sklearn和随机森林。

代码：

X = final_pressure_df.drop(['y', 'log_y', 'patient_id', 'wound_id'], axis=1)
Y = final_pressure_df['log_y']

X_train, X_test, Y_train, Y_test = sklearn.cross_validation.train_test_split(X, Y, test_size=0.4, random_state=5)

forest = RandomForestClassifier(criterion='entropy', n_estimators=200, max_depth=100, random_state=5)

forest.fit(X_train, Y_train)

错误：ValueError: Unknown label type: array([[ 3.91202301]

有人能帮助我吗？

Answer 1

您需要回归，而不是分类，因此请使用RandomForestRegressor。 当预测的变量是实值（浮点数）时，分类将不起作用。即使在第一种情况下，当您预测天数时，使用回归仍然更有意义，因为您预测某个值，以及非类别/类别中的天数。