Question

我试图比较ANN和200个不同数据集的逻辑回归的性能。每个数据集都命名为Dataseti where i is a number from 15 to 214。因此我运行循环：

for i in range(15,215):

让ANN和逻辑回归进行训练并对数据进行分类。我想要抓住的是逻辑回归的误差：

"ValueError: This solver needs samples of at least 2 classes in the data, but the data contains only one class: 0.0"

当捕获错误时，我希望跳过此数据集，然后继续下一个（i + 1）。

这有可能吗？我对编程很新，并且不清楚如何处理这个异常。我已经考虑过使用if else配方以某种方式做到这一点：

if(dataset[:,-1].max() == 1)
....
else:

但我不知道该怎么接受else表达式。如果有人能帮助我解决这个问题会很棒。谢谢！

Answer 1

使用try/except。这是针对您的特定情况的一些伪代码：

for i in range(15,215):
    dataset = datasets[i]

    # first, try to evaluate your desired code
    try: 
        ANN(dataset)
        logistic(dataset)

    # if a ValueError occurs, catch it, report on it, and continue
    except ValueError as e: 
        print("Error on dataset {i}: {err}".format(i=i, err=e))

以下是玩具数据的实例：

data = [1, 2, "foo", 3]

for i in range(0,4):

    try:
        print(int(data[i]))

    except ValueError as e:
        print("Error on item {i}: {err}".format(i=i, err=e))

输出：

1
2
Error on item 2: invalid literal for int() with base 10: 'foo'
3

比较200个数据集的ANN和逻辑回归

1 个答案: