Question

我想在拔除后加载一个预测，但出现此错误

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/weight_boosting.py:29： DeprecationWarning：numpy.core.umath_tests是一个内部NumPy模块并且不应该导入。它将在以后的NumPy中删除发布。从numpy.core.umath_tests导入inner1d /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/base.py:311： UserWarning：尝试释放估算器DecisionTreeClassifier从使用0.19.2版本时为0.20.2版本。这可能会导致破裂代码或无效结果。使用风险自负。用户警告） /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/base.py:311： UserWarning：尝试释放估算器RandomForestClassifier从使用0.19.2版本时为0.20.2版本。这可能会导致破裂代码或无效结果。使用风险自负。用户警告）追溯（最近一次通话）：文件“ rf_pred_model_tester.py”，第7行 print（'Class：'，int（rf.predict（xx）））文件“ /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py” ，预测中的第538行 proba = self.predict_proba（X）文件“ /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py”，第581行，位于predict_proba中 n_jobs，_，_ = _partition_estimators（self.n_estimators，self.n_jobs）文件 “ /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/base.py”，第153行，在_partition_estimators中 n_jobs = min（_get_n_jobs（n_jobs），n_estimators）文件“ /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/init.py ”，第464行，在_get_n_jobs中如果n_jobs <0：TypeError：在'NoneType'和'int'的实例之间不支持'<'

这是我要运行的代码

import pickle
import numpy as np
with open('rf_model_1','rb') as f:
    rf=pickle.load(f)

xx = np.array([67, 17832, 1, 1, 0, 33, 1941902452, 36, 33011.0, 19, 18, 0, 2, 1]).reshape(1,-1)
print('Class: ',int(rf.predict(xx)))

我期望这样的结果：

Class:  [0]

如果我在jupyter上运行代码可以正常工作，但是，当我尝试在终端上运行时出现错误。

Answer 1

您的错误直言不讳：

UserWarning：使用0.19.2版时，尝试释放0.20.2版中的估算器RandomForestClassifier。这可能会导致代码破裂或无效结果。使用风险自负。

的确是这样。腌制时，您的RandomForestClassifier的属性 n_jobs 保持为无。这是初始化的默认值，但通常在后台将其设置为1。您可以在此处找到有关n_jobs的更多详细信息：https://scikit-learn.org/stable/glossary.html#term-n-jobs

对您来说，将rf的n_jobs设置为1可以解决问题：

import pickle
import numpy as np
with open('rf_model_1','rb') as f:
    rf=pickle.load(f)

rf.n_jobs = 1

xx = np.array([67, 17832, 1, 1, 0, 33, 1941902452, 36, 33011.0, 19, 18, 0, 2, 1]).reshape(1,-1)
print('Class: ',int(rf.predict(xx)))

TypeError：“ NoneType”和“ int”的实例之间不支持“ <”

1 个答案: