Это меня сильно смущает.У меня есть одинаковые данные как в приложении Flask, так и в записной книжке Jupyter, и мне нужно, чтобы приложение Flask работало идентично с записной книжкой Jupyter.
Данные - это просто набор данных Iris, поэтому они имеют вид:
array([[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
[ 4.9, 3. , 1.4, 0.2],
[ 4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
[ 4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
[ 5. , 3.6, 1.4, 0.2],
[ 5.4, 3.9, 1.7, 0.4],
[ 4.6, 3.4, 1.4, 0.3],
[ 5. , 3.4, 1.5, 0.2],
[ 4.4, 2.9, 1.4, 0.2],
[ 4.9, 3.1, 1.5, 0.1],
[ 5.4, 3.7, 1.5, 0.2],
[ 4.8, 3.4, 1.6, 0.2],
[ 4.8, 3. , 1.4, 0.1],
[ 4.3, 3. , 1.1, 0.1],
[ 5.8, 4. , 1.2, 0.2],
[ 5.7, 4.4, 1.5, 0.4],
[ 5.4, 3.9, 1.3, 0.4],
[ 5.1, 3.5, 1.4, 0.3],
[ 5.7, 3.8, 1.7, 0.3],
[ 5.1, 3.8, 1.5, 0.3],
[ 5.4, 3.4, 1.7, 0.2],
[ 5.1, 3.7, 1.5, 0.4],
[ 4.6, 3.6, 1. , 0.2],
[ 5.1, 3.3, 1.7, 0.5],
[ 4.8, 3.4, 1.9, 0.2],
[ 5. , 3. , 1.6, 0.2],
[ 5. , 3.4, 1.6, 0.4],
[ 5.2, 3.5, 1.5, 0.2],
[ 5.2, 3.4, 1.4, 0.2],
[ 4.7, 3.2, 1.6, 0.2],
[ 4.8, 3.1, 1.6, 0.2],
[ 5.4, 3.4, 1.5, 0.4],
[ 5.2, 4.1, 1.5, 0.1],
[ 5.5, 4.2, 1.4, 0.2],
[ 4.9, 3.1, 1.5, 0.1],
[ 5. , 3.2, 1.2, 0.2],
[ 5.5, 3.5, 1.3, 0.2],
[ 4.9, 3.1, 1.5, 0.1],
[ 4.4, 3. , 1.3, 0.2],
[ 5.1, 3.4, 1.5, 0.2],
[ 5. , 3.5, 1.3, 0.3],
[ 4.5, 2.3, 1.3, 0.3],
[ 4.4, 3.2, 1.3, 0.2],
[ 5. , 3.5, 1.6, 0.6],
[ 5.1, 3.8, 1.9, 0.4],
[ 4.8, 3. , 1.4, 0.3],
[ 5.1, 3.8, 1.6, 0.2],
[ 4.6, 3.2, 1.4, 0.2],
[ 5.3, 3.7, 1.5, 0.2],
[ 5. , 3.3, 1.4, 0.2],
[ 7. , 3.2, 4.7, 1.4],
[ 6.4, 3.2, 4.5, 1.5],
[ 6.9, 3.1, 4.9, 1.5],
[ 5.5, 2.3, 4. , 1.3],
[ 6.5, 2.8, 4.6, 1.5],
[ 5.7, 2.8, 4.5, 1.3],
[ 6.3, 3.3, 4.7, 1.6],
[ 4.9, 2.4, 3.3, 1. ],
[ 6.6, 2.9, 4.6, 1.3],
[ 5.2, 2.7, 3.9, 1.4],
[ 5. , 2. , 3.5, 1. ],
[ 5.9, 3. , 4.2, 1.5],
[ 6. , 2.2, 4. , 1. ],
[ 6.1, 2.9, 4.7, 1.4],
[ 5.6, 2.9, 3.6, 1.3],
[ 6.7, 3.1, 4.4, 1.4],
[ 5.6, 3. , 4.5, 1.5],
[ 5.8, 2.7, 4.1, 1. ],
[ 6.2, 2.2, 4.5, 1.5],
[ 5.6, 2.5, 3.9, 1.1],
[ 5.9, 3.2, 4.8, 1.8],
[ 6.1, 2.8, 4. , 1.3],
[ 6.3, 2.5, 4.9, 1.5],
[ 6.1, 2.8, 4.7, 1.2],
[ 6.4, 2.9, 4.3, 1.3],
[ 6.6, 3. , 4.4, 1.4],
[ 6.8, 2.8, 4.8, 1.4],
[ 6.7, 3. , 5. , 1.7],
[ 6. , 2.9, 4.5, 1.5],
[ 5.7, 2.6, 3.5, 1. ],
[ 5.5, 2.4, 3.8, 1.1],
[ 5.5, 2.4, 3.7, 1. ],
[ 5.8, 2.7, 3.9, 1.2],
[ 6. , 2.7, 5.1, 1.6],
[ 5.4, 3. , 4.5, 1.5],
[ 6. , 3.4, 4.5, 1.6],
[ 6.7, 3.1, 4.7, 1.5],
[ 6.3, 2.3, 4.4, 1.3],
[ 5.6, 3. , 4.1, 1.3],
[ 5.5, 2.5, 4. , 1.3],
[ 5.5, 2.6, 4.4, 1.2],
[ 6.1, 3. , 4.6, 1.4],
[ 5.8, 2.6, 4. , 1.2],
[ 5. , 2.3, 3.3, 1. ],
[ 5.6, 2.7, 4.2, 1.3],
[ 5.7, 3. , 4.2, 1.2],
[ 5.7, 2.9, 4.2, 1.3],
[ 6.2, 2.9, 4.3, 1.3],
[ 5.1, 2.5, 3. , 1.1],
[ 5.7, 2.8, 4.1, 1.3],
[ 6.3, 3.3, 6. , 2.5],
[ 5.8, 2.7, 5.1, 1.9],
[ 7.1, 3. , 5.9, 2.1],
[ 6.3, 2.9, 5.6, 1.8],
[ 6.5, 3. , 5.8, 2.2],
[ 7.6, 3. , 6.6, 2.1],
[ 4.9, 2.5, 4.5, 1.7],
[ 7.3, 2.9, 6.3, 1.8],
[ 6.7, 2.5, 5.8, 1.8],
[ 7.2, 3.6, 6.1, 2.5],
[ 6.5, 3.2, 5.1, 2. ],
[ 6.4, 2.7, 5.3, 1.9],
[ 6.8, 3. , 5.5, 2.1],
[ 5.7, 2.5, 5. , 2. ],
[ 5.8, 2.8, 5.1, 2.4],
[ 6.4, 3.2, 5.3, 2.3],
[ 6.5, 3. , 5.5, 1.8],
[ 7.7, 3.8, 6.7, 2.2],
[ 7.7, 2.6, 6.9, 2.3],
[ 6. , 2.2, 5. , 1.5],
[ 6.9, 3.2, 5.7, 2.3],
[ 5.6, 2.8, 4.9, 2. ],
[ 7.7, 2.8, 6.7, 2. ],
[ 6.3, 2.7, 4.9, 1.8],
[ 6.7, 3.3, 5.7, 2.1],
[ 7.2, 3.2, 6. , 1.8],
[ 6.2, 2.8, 4.8, 1.8],
[ 6.1, 3. , 4.9, 1.8],
[ 6.4, 2.8, 5.6, 2.1],
[ 7.2, 3. , 5.8, 1.6],
[ 7.4, 2.8, 6.1, 1.9],
[ 7.9, 3.8, 6.4, 2. ],
[ 6.4, 2.8, 5.6, 2.2],
[ 6.3, 2.8, 5.1, 1.5],
[ 6.1, 2.6, 5.6, 1.4],
[ 7.7, 3. , 6.1, 2.3],
[ 6.3, 3.4, 5.6, 2.4],
[ 6.4, 3.1, 5.5, 1.8],
[ 6. , 3. , 4.8, 1.8],
[ 6.9, 3.1, 5.4, 2.1],
[ 6.7, 3.1, 5.6, 2.4],
[ 6.9, 3.1, 5.1, 2.3],
[ 5.8, 2.7, 5.1, 1.9],
[ 6.8, 3.2, 5.9, 2.3],
[ 6.7, 3.3, 5.7, 2.5],
[ 6.7, 3. , 5.2, 2.3],
[ 6.3, 2.5, 5. , 1.9],
[ 6.5, 3. , 5.2, 2. ],
[ 6.2, 3.4, 5.4, 2.3],
[ 5.9, 3. , 5.1, 1.8]])
в то время как функции:
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])
И я получаю это взамен, когда запускаю sklearn's train_test_split в приложении Flask - ValueError: Найдены входные переменные с непоследовательным количеством выборок: [150, 2].
Это кажется невозможным - как одни и те же данные могут иметь правильную форму в одном месте и неправильную в другом месте?
Возможно, в последних версиях sklearn произошли серьезные изменения?- Я использую scikit-learn[alldeps]==0.20 в приложении Flask, это сборка с какими-либо известными проблемами?Как мне обойти это?Что еще мне здесь не хватает?
Код в записной книжке Jupyter:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.33, random_state=66)
Код в приложении Flask:
class DataSet:
def __init__(self, dataset, classifiers):
self.data = dataset.drop(classifiers, axis=1).values
self.target = dataset[classifiers]
self.features = pd.factorize(self.target.values.ravel())
...
df = DataSet(dataset, classifiers)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.data, df.features, test_size=0.33, random_state=66)`
Я не сразу добавил это, потому что выходные данные df.features и iris.target, df.data и iris.data точно такие же, но я полагаю, что я должен добавить это в случае, если есть что-то еще не так, вызывающее проблему, которую я могуне вижу.