Scikit-learn: DecisionTreeClassifier अज्ञात लेबल प्रकार: 'निरंतर-मल्टीआउटपुट'

आपको DecisionTreeRegressor . का उपयोग करना चाहिए

फिर से, प्रलेखन में इस बात की जानकारी का अभाव है कि कितने वर्ग वर्गीकरण संभाल सकते हैं। मैं देख सकता हूं कि मेरे डेटासेट में बहुत सारी कक्षाएं हैं, लेकिन आपके त्रुटि संदेश में 'लेबल' जैसा कुछ उल्लेख किया गया है जो यह भूलने के लिए पर्याप्त भ्रमित था कि डेटासेट वास्तव में कैसा दिखता है और डेटासेट पास करने के तरीकों में हस्तक्षेप करता है।
मैंने इस मुद्दे को अपडेट कर दिया है और आपसे इसे फिर से खोलने के लिए कहता हूं।

वर्गीकरण लक्ष्यों को पूर्णांक या स्ट्रिंग के रूप में दर्शाया जाना चाहिए। आप पंडों को एक स्ट्रिंग के रूप में लक्ष्य डेटा पढ़ने के लिए कह सकते हैं और आप ठीक हो जाएंगे।

या DecisionTreeRegressor . का उपयोग करें

वह मेरी समस्या नहीं है

मेरे अंक का 'अपेक्षित परिणाम' अनुभाग देखें

आप सही कह रहे हैं कि त्रुटि संदेश अधिक उपयोगी हो सकता है, लेकिन fit के लिए प्रलेखन "वर्गीकरण में वर्ग लेबल" कहता है। वर्गीकरण y s के लिए अपेक्षित डेटा प्रकार का दस्तावेजीकरण करने की आवश्यकता के बारे में एक स्पष्ट मुद्दा प्रस्तुत करने के लिए स्वतंत्र महसूस करें, और दूसरा उचित त्रुटि संदेशों को बढ़ाने के लिए जब फ्लोट डेटा को एक क्लासिफायरियर को y के रूप में पारित किया जाता है।

मैं कक्षा DecisionTreeClassifier में फिट फ़ंक्शन के पैरामीटर y दस्तावेज़ीकरण दस्तावेज़ीकरण के पूरे खंड का हवाला देता हूं

लक्ष्य मान (वर्गीकरण में वर्ग लेबल, प्रतिगमन में वास्तविक संख्या)। प्रतिगमन मामले में, अधिकतम दक्षता के लिए dtype=np.float64 और ऑर्डर='सी' का उपयोग करें।

इसका मतलब यह नहीं है कि कक्षाओं की एक सीमा होती है। निरंतर लेबल वाले लक्ष्य चर को क्या बनाता है? प्रतिगमन प्रकार लक्ष्य चर माने जाने के लिए कितने वर्ग होने चाहिए? यदि यह प्रतिगमन के बारे में है, तो क्या मैं DecisionTreeClassifier का उपयोग करके प्रतिगमन कर सकता हूं? क्यों नहीं? आदि...

आपकी पिछली टिप्पणी के लिए:

वर्गीकरण लक्ष्यों को पूर्णांक या स्ट्रिंग के रूप में दर्शाया जाना चाहिए। आप पंडों को एक स्ट्रिंग के रूप में लक्ष्य डेटा पढ़ने के लिए कह सकते हैं और आप ठीक हो जाएंगे।

क्या इसका मतलब यह है कि कक्षाओं को फ्लोट के रूप में प्रदर्शित नहीं किया जा सकता है? या डिक्ट्स के रूप में? सूचियाँ? टुपल्स? लंबा? युगल? बाइट्स? मुझे पता है कि कक्षाओं को पूर्णांक या तार के रूप में प्रस्तुत करना तर्कसंगत है, क्योंकि वे बहुत अधिक नहीं होने चाहिए। लेकिन क्या उन्हें करना है? मर्यादाएं क्या होती हैं?

और जहां तक ​​नया टिकट बनाने का सवाल है, क्या यह बेकार नहीं है क्योंकि हमने यहां काफी बातचीत की है? सिर्फ दूसरे आदमी को वही बात समझाने के लिए नया टिकट बनाना?

यह कक्षाओं की संख्या नहीं है। यह गैर-पूर्णांक और गैर-स्ट्रिंग का उपयोग है।

मुझे समस्या के विवरण पर ध्यान केंद्रित करना पसंद है। आपकी चिंता जैसा कि यहां उठाया गया है
उपयोग की समस्या से अधिक लग रहा था।

और कृपया मेरे सुझाव के बारे में मुझे परेशान न करें। यह एकमात्र मुद्दा नहीं है
मैं निपट रहा हूं।

2 नवंबर 2016 को 00:24 बजे, पिओट्र कमोडा नोटिफिकेशन @github.com ने लिखा:

मुझे दस्तावेज़ीकरण के पूरे खंड का हवाला देते हुए पैरामीटर y का दस्तावेजीकरण करना चाहिए
डिसीजनट्री क्लासिफायरियर में फ़ंक्शन फिट है

लक्ष्य मान (वर्गीकरण में वर्ग लेबल, वास्तविक संख्या में
प्रतिगमन)। प्रतिगमन मामले में, dtype=np.float64 और आदेश='C' for . का उपयोग करें
अधिकतम दक्षता।

इसका मतलब यह नहीं है कि कक्षाओं की एक सीमा होती है। लक्ष्य चर क्या बनाता है
निरंतर लेबल किया गया? विचार करने के लिए कितने वर्ग होने चाहिए
प्रतिगमन प्रकार लक्ष्य चर? अगर यह प्रतिगमन के बारे में कहता है, तो क्या मैं कर सकता हूँ
DecisionTreeClassifier का उपयोग कर प्रतिगमन? क्यों नहीं? आदि...

और जहां तक ​​नया टिकट बनाने की बात है, क्या यह बेकार नहीं है क्योंकि हमारे पास काफी कुछ है
यहाँ बात करो? सिर्फ दूसरे आदमी को वही बात समझाने के लिए नया टिकट बनाना?

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आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपने खुली/बंद स्थिति को संशोधित किया है।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/7801#issuecomment -257565248,
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAEz63zNA0Qc4lzgHttXx-4VFkJFwFaDks5q5z16gaJpZM4KlSFw
.

आपको आज इसे हल करने की आवश्यकता नहीं है, मैं केवल ट्री क्लासिफायर और रेग्रेसर पर खराब त्रुटि विवरण और खराब प्रलेखन के मुद्दे को सक्रिय करने और भविष्य के रिलीज के लिए एक कार्य बनाने की कोशिश कर रहा हूं।

त्रुटि संदेश के लिए "असमर्थित आउटपुट प्रकार: 'निरंतर-मल्टीआउटपुट'" बेहतर होगा? वह _वास्तविक_ मुद्दा है। डॉकस्ट्रिंग के लिए #7809 भी देखें।

वह बेहतर है। लेकिन फिर भी मुझे समझ में नहीं आता कि आप इसे वैसे ही नाम क्यों नहीं देंगे। क्योंकि साहित्य ज्यादातर उस 'लक्ष्य' चर को बुलाता है, और आउटपुट को फ़ंक्शन आउटपुट के साथ गलत किया जा सकता है। अपवाद फ़ंक्शन 'check_classification_targets' से फेंक दिया गया था, इसलिए आप भी कहते हैं कि यह 'लक्ष्य' चर है, और फिर भी आप इसे 'लेबल' या 'आउटपुट' कहना चाहते हैं। मैं स्किकिट-लर्न मेंबर का सदस्य नहीं हूं, इसलिए आप जैसा चाहें वैसा करेंगे, लेकिन मैं डॉस्कस्ट्रिंग और एरर मैसेज में 'टारगेट वेरिएबल' शब्दों का उपयोग करने की सलाह दूंगा। और मैं आपसे कहीं भी उन नियमों का वर्णन करने के लिए कहता हूं जिनका इनपुट डेटा (या लक्ष्य) का पालन करना चाहिए। एक छोटा वाक्य - 'लक्ष्य चर (पैरामीटर y) को int या str' होना चाहिए।

हो सकता है कि यह नए खंड में/साथ में उल्लेख के लायक हो (45cb11d / #7519)
ट्यूटोरियल में मल्टीक्लास और मल्टीलेबल फिटिंग पर। या शायद यह सब
डेटा प्रतिनिधित्व सम्मेलनों पर उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका के एक भाग से संबंधित है,
सभी मानक विधियों के लिए इनपुट/आउटपुट स्वरूपों का वर्णन...?

2 नवंबर 2016 को 20:56 बजे, पिओट्र कमोडा नोटिफिकेशन @github.com ने लिखा:

वह बेहतर है। लेकिन फिर भी मुझे समझ नहीं आता कि आप इसका नाम क्यों नहीं रखेंगे
है। क्योंकि साहित्य ज्यादातर उस 'लक्ष्य' चर को कहता है, और आउटपुट
फ़ंक्शन आउटपुट के साथ गलत किया जा सकता है। अपवाद समारोह से फेंक दिया गया था
'check_classification_targets', तो आप भी कहते हैं कि 'लक्ष्य' चर है,
और फिर भी आप इसे 'लेबल' या 'आउटपुट' कहना चाहते हैं। मैं का सदस्य नहीं हूं
scikit-learn सदस्य, इसलिए आप जैसा चाहें वैसा करेंगे, लेकिन मैं अनुशंसा करता हूं
doscstring और त्रुटि संदेश में 'लक्ष्य चर' शब्दों का प्रयोग करें। और मैं तुमसे पूछता हूँ
कहीं भी नियमों का वर्णन करने के लिए जो इनपुट डेटा (या लक्ष्य) का पालन करना चाहिए। ए
संक्षिप्त वाक्य - 'लक्ष्य चर (पैरामीटर y) को int या str' होना चाहिए।

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आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपने खुली/बंद स्थिति को संशोधित किया है।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/7801#issuecomment -257820087,
या थ्रेड को म्यूट करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAEz68AqYGWrP1C-BinLXGGHNt0VtV_qks5q6F5rgaJpZM4KlSFw
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मैंने दस्तावेज़ को स्कैन किया है और यह उन सम्मेलनों का उल्लेख करने के लिए एक अच्छी जगह है। इसके अलावा यदि आप त्रुटि संदेशों को बहुत अधिक अस्पष्ट नहीं करना चाहते हैं तो उस जानकारी को उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका में डालने का विचार भी बुरा नहीं है।
खैर, अंतिम समाधान (यदि कोई हो) जैसा आप चाहते हैं वैसा ही होगा, मैं सिर्फ इतना कह रहा हूं कि विचार ठीक लगता है, लेकिन आपके पास अपने सम्मेलन हैं। मैं तुमसे कुछ नहीं करवाऊंगा।

'लक्ष्य चर (पैरामीटर y) को int या str' होना चाहिए। सही नहीं है, क्योंकि हम मल्टी-लेबल और मल्टी-आउटपुट मल्टी-टारगेट का समर्थन करते हैं

साथ ही, मनमानी वस्तुएं जो फ़्लोट नहीं हैं उन्हें क्लास लेबल के रूप में समर्थित किया जाता है, उन्हें पूर्णांक या तार होने की आवश्यकता नहीं होती है।

अगर हम फिट मेथड के लिए इंप्यूट ट्रेनिंग_डेटा_एक्स, ट्रेनिंग_स्कोर_वाई के रूप में डालते हैं तो यह त्रुटि का कारण बनता है। इससे बचने के लिए हम लेबल को रूपांतरित और एन्कोड करेंगे

स्केलेर आयात प्रीप्रोसेसिंग से
sklearn आयात बर्तन से
Lab_enc = प्रीप्रोसेसिंग।LabelEncoder ()
y_train = lab_enc.fit_transform(y_train)
प्रिंट (y_train)
प्रिंट (utils.multiclass.type_of_target(y_train))
प्रिंट (utils.multiclass.type_of_target(y_train.astype('int')))
प्रिंट (utils.multiclass.type_of_target(y_train))

मुझे भी यही समस्या हो रही है, क्या इसका कोई समाधान है?