Я получаю сообщение об ошибке значения и не знаю, как ее устранить.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
forest=RandomForestClassifier(n_estimators=50,
criterion='entropy',
min_samples_split=20,
min_samples_leaf=15,
max_features="sqrt",
max_leaf_nodes=12,
random_state=0)
forest.fit(X_train, y_train)
print("Acurracy on Training Set: {:.3f}".format(forest.score(X_train,
y_train)))
print("Accuracy on Test Set: {:.3f}".format(forest.score(X_test,
y_test)))
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
importances=forest.feature_importances_
Это строка, вызывающая ошибку.---> 17 forest.fit (X_train, y_train)
Вот полное сообщение об ошибке: ValueError Traceback (последний последний вызов) в 15 random_state = 0) 16 ---> 17 forest.fit (X_train, y_train) 18 print («Точность на обучающем наборе: {: .3f}». Format (forest.score (X_train, y_train)))) 19 print («Точность на тестовом наборе: {: .3f}». Format (forest.score (X_test, y_test)))
~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\forest.py in fit(self, X, y,
sample_weight)
273 self.n_outputs_ = y.shape[1]
274
--> 275 y, expanded_class_weight = self._validate_y_class_weight(y)
276
277 if getattr(y, "dtype", None) != DOUBLE or not
y.flags.contiguous:
~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\forest.py in
_validate_y_class_weight(self, y)
476
477 def _validate_y_class_weight(self, y):
--> 478 check_classification_targets(y)
479
480 y = np.copy(y)
~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py in
check_classification_targets(y)
167 if y_type not in ['binary', 'multiclass', 'multiclass-
multioutput',
168 'multilabel-indicator', 'multilabel-
sequences']:
--> 169 raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type)
170
171
ValueError: Unknown label type: 'continuous'