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python - 如何在 Jupyter Notebook 中使用 Python 库调试错误

问题描述

我正在使用 jupyter notebook 中的 python 库进行建模。我已经完成了预处理阶段并尝试构建我的第一个机器学习模型（ANN；人工神经网络和决策树）。一段时间以来，我一直试图了解如何解决这些错误，而我看到的唯一可能原因与数据类型有关，但是，我不确定这对我来说是个问题吗？此外，在尝试构建第一个机器学习模型之前，我所做的最后一步是使用以下代码拆分训练和测试：

from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3)

人工神经网络代码：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(5,5), max_iter=3000)
mlp.fit(x_train, y_train)

我收到的错误是对构建 ANN 的代码的响应：

ValueError: Unknown label type: (array([0, 0 etc..

决策树代码：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

d = DecisionTreeClassifier(max_depth=3).fit(x_train, y_train)

我收到的错误是对构建决策树的代码的响应： Unknown label type: 'unknown'

#注意：我所有的数据集都是数字，其中一些是从类别转换而来的。数据和目标的dtype都是object。(X) 是我的数据，(y) 是我的目标。我还发布了错误的图像以供参考。如果您需要更多信息，请告诉我。

更新：我将我的目标/（（y）转换为dtype integer而不是dtype object。我在train_test_split下插入了这些：

y=y.astype('int')
target=target.astype('int')

但是，它没有任何区别，我仍然得到一个错误。谢谢

标签： pythonpandasnumpymachine-learningjupyter-notebook

解决方案

在我看来，您没有向模型提供正确的数据结构。请参阅此链接 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html#sklearn.neural_network.MLPClassifier.fit
并查看fit()函数的文档。您需要确保数组或矩阵的长度与函数期望的长度相匹配，并且数据类型也与文档相匹配。
至于决策树，我相信它也会导致其格式错误，我发现这个链接 ValueError: Unknown label type: 'unknown'
解决了同样的问题。

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