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python - KNeighborsClassifier 的可接受数据类型

问题描述

我期望下面的代码只接受 的数据类型category，y因为根据定义，分类器会预测分类变量的值。但是经过测试，我看到这个分类器接受y的值是integer等object。它是在幕后转换y，category还是这里发生了什么？

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  
classifier = KNeighborsClassifier() 
classifier.fit(X_train, y_train) 
y_pred = classifier.predict(X_test)

标签： pythonmachine-learningscikit-learnclassificationknn

解决方案

不，在这方面实际上没有发生任何事情。我不知道你从哪里得到这个目标y只能是类型category（顺便说一句，这不是numpy dtype，而是 pandas 的东西）。但没有必要有这样的限制。

scikit-learn内部使用调用的函数type_of_target来检查目标y是否符合API规范并确定a target_type，即它是哪种分类任务。这是其文档字符串的摘录：

Examples
    --------
    >>> import numpy as np
    >>> type_of_target([0.1, 0.6])
    'continuous'
    >>> type_of_target([1, -1, -1, 1])
    'binary'
    >>> type_of_target(['a', 'b', 'a'])
    'binary'
    >>> type_of_target([1.0, 2.0])
    'binary'
    >>> type_of_target([1, 0, 2])
    'multiclass'
    >>> type_of_target([1.0, 0.0, 3.0])
    'multiclass'
    >>> type_of_target(['a', 'b', 'c'])
    'multiclass'
    >>> type_of_target(np.array([[1, 2], [3, 1]]))
    'multiclass-multioutput'
    >>> type_of_target([[1, 2]])
    'multilabel-indicator'
    >>> type_of_target(np.array([[1.5, 2.0], [3.0, 1.6]]))
    'continuous-multioutput'
    >>> type_of_target(np.array([[0, 1], [1, 1]]))
    'multilabel-indicator'

分类任务是以下任何一项：

['binary', 'multiclass', 'multiclass-multioutput', 
'multilabel-indicator', 'multilabel-sequences']

所以元素的类型可以是int，str或object，但不是float。

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