__init __（）得到了一个意外的关键字参数＆＃39; n_splits＆＃39;错误

Question

我打算在此link中尝试代码：

我从引用StratifiedKFold(n_splits=60)的行中收到错误。谁能告诉我如何解决这个错误？

以下是代码：

import numpy as np
from scipy import interp
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import cycle

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
from sklearn.cross_validation import StratifiedKFold

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
X, y = X[y != 2], y
X, y

cv = StratifiedKFold(n_splits=6)
classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,
                     random_state=random_state)

mean_tpr = 0.0
mean_fpr = np.linspace(0, 1, 100)

这是错误：

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-227-2af2773f4987> in <module>()
----> 1 sklearn.cross_validation.StratifiedKFold(n_splits=6)
      2 #cv = StratifiedKFold(n_splits=6,  shuffle=True, random_state=1)
      3 classifier = svm.SVC(kernel='linear', probability=True,
      4                      random_state=random_state)
      5 

TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_splits'

Answer 1

导入sklearn.cross-validation模块时，您没有收到任何警告。这意味着您安装的版本低于0.18。

如果您的scikit-learn版本为< 0.18，请更改以下行： （摘自StratifiedKFold documentation for version 0.17）

#Notice the extra parameter y and change of name for n_splits to n_folds
cv = StratifiedKFold(y, n_folds=6)

#Also note that the cv is called directly in for loop
for train_index, test_index in cv:
   print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
   X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
   y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

如果您的scikit-learn版本为>=0.18，那么只有您可以使用n_splits的{​​{1}}参数： （取自StratifiedKFold current documentation，这是我认为你所指的）

cv

<强>建议：

更新你的scikit-learn到最新版本0.18。因为您通过直接搜索找到的大多数文档都是这个版本，它会让您感到困惑。

编辑：

我已经在这里回答了你的类似问题： - Issue with Cross Validation

所以下次，请提一下您在问题中使用的库版本，并记得访问相关文档，而不是其他文档。