Как я могу предсказать результат в python? - PullRequest
0 голосов
/ 30 марта 2020

У меня есть следующий код, где я прогнозирую значение из 4 входных значений:

import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

data = np.loadtxt('C:/Users/hedeg/Desktop/RulaSoftEdgePrediction.txt')

X_train = np.array(data[0:3500,0:4])
y_train = np.array(data[0:3500,4])


X_test = np.array(data[3500::,0:4])
y_test = np.array(data[3500::,4])

clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1)
clf.fit(X_train, y_train)

Я получаю сообщение об ошибке:

raise ValueError("Unknown label type: %s" % repr(ys))
ValueError: Unknown label type: (array([1. , 1.1, 1.2, ..., 3. , 3. , 3. ]),)

Как я могу решить эту проблему?

1 Ответ

0 голосов
/ 31 марта 2020

Попробуйте использовать это:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_blobs
# generate 2d classification dataset
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)
# fit final model
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# example of training a final classification model
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_blobs
# generate 2d classification dataset
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)
# fit final model
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...