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python - 只有整数、切片 (`:`)、省略号 (`...`)、numpy.newaxis (`None`) 和整数或布尔数组有效

问题描述

我从我的数据集中选择了这些特征，然后当我尝试从我的数据集中选择这些特征时，我收到了这个错误。为什么会这样？

    dataset = pd.read_csv('Banking Dataset.csv')
    LabelEncoder1 = LabelEncoder()
    independent_variables[:,1] = LabelEncoder1.fit_transform(independent_variables[:,1])
    LabelEncoder2 = LabelEncoder()
    independent_variables[:,2] = LabelEncoder2.fit_transform(independent_variables[:,2])


    onehotencoder = OneHotEncoder(categorical_features=[1])
    independent_variables = onehotencoder.fit_transform(independent_variables).toarray()

    X_train, X_test, Y_train,Y_test = train_test_split(independent_variables,target_values  ,test_size=0.25,random_state=0)

    c = DecisionTreeClassifier(min_samples_split=100)
    features =["CreditScore","Geography","Gender","Age","Tenure","Balance","NumOfProducts","HasCrCard","IsActiveMember","EstimatedSalary"]
    X = X_train(features)

输出：

FutureWarning：不推荐使用非元组序列进行多维索引；使用arr[tuple(seq)]而不是arr[seq]. 将来，这将被解释为数组索引，arr[np.array(seq)]这将导致错误或不同的结果。X_train=X_train[features] Traceback（最近一次调用最后）：

X_train=X_train[features]

IndexError：只有整数、切片 ( :)、省略号 ( ...)、numpy.newaxis ( None) 和整数或布尔数组是有效的索引

Process finished with exit code 1

标签： pythondeep-learningartificial-intelligenceclassificationdecision-tree

解决方案

使用以下

X=X_train[features]

代替

X=X_train(features)

[]调用 numpy 数组时使用

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