split（）缺少1个必需的位置参数：“ y”

Question

我正在尝试预测塑性流体的粘度，我使用了随机森林回归和K折交叉验证来训练我的数据。

RFR = RandomForestRegressor(n_estimators = 2000,max_depth = 20, n_jobs=-1, random_state = 0)

scores = []
Kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, random_state = 0, shuffle=True)

for i in range(10):
    result = next(Kfold.split(X_train), None)
    input_train = df.iloc[result[0]]
    input_test = df.iloc[result[1]]
    output_train = y.iloc[result[0]]
    output_test = y.iloc[result[1]]
    model = RFR.fit(input_train,output_train)
    predictions = RFR.predict(input_test)
    scores.append(model.score(input_test,output_test))
print('Scores from each Iteration: ', scores)
print('Average K-Fold Score :' , np.mean(scores))

我想训练我的模型进行10倍交叉验证，但是我收到了此错误消息：

TypeError: split() missing 1 required positional argument: 'y'

Answer 1

正如错误所暗示的那样，StratifiedKFold的split方法从训练数据中期望X和y以便生成验证和测试集：< / p>

  

分割（自身，X， y ，组=无）