Question

我正在进行多类音频分类，

1）指向记录单个单词的每个.wav文件的路径 2）每个路径的MFCC向量 3）训练集中每个路径的标签（实际单词）

显然，我的算法无法识别任何邻居。任何原因？

我的场景如下：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(new_X, y, test_size=0.4, random_state=5)
print(X_train.shape)
print(y_train.shape)
print(X_test.shape)
print(y_test.shape)

（56894，99）（56894，）（37930，99）（37930，）

我的模特是：

k_range = list(range(1))
scores = []
for k in k_range:
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    knn.fit(X_train, y_train)
    y_pred = knn.predict(X_test)
    scores.append(metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

然后错误提示：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-d67236a4ac61> in <module>()
      3 for k in k_range:
      4     knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
----> 5     knn.fit(X_train, y_train)
      6     y_pred = knn.predict(X_test)
      7     scores.append(metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

1 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/neighbors/base.py in fit(self, X, y)
    915             self._y = self._y.ravel()
    916 
--> 917         return self._fit(X)
    918 
    919 

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/neighbors/base.py in _fit(self, X)
    266                 raise ValueError(
    267                     "Expected n_neighbors > 0. Got %d" %
--> 268                     self.n_neighbors
    269                 )
    270             else:

ValueError: Expected n_neighbors > 0. Got 0

Answer 1

这并不是无法识别邻居，而是在抱怨您正在使用n_neighbours = 0

您的循环使用k_range，即[0,1]，因此在循环的第一次迭代中，失败的调用结果为：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=0)

您需要在以下范围内更改范围：

k_range = list(range(1))

不包括零。

为什么在我的KNN模型中得到0个邻居？

1 个答案: