Scikit-learn: DecisionTreeClassifier 알 수 없는 레이블 유형: '연속 다중 출력'

DecisionTreeRegressor 를 사용해야 합니다.

다시 말하지만, 문서에는 분류가 처리할 수 있는 클래스의 수에 대한 정보가 부족합니다. 내 데이터 세트에 너무 많은 클래스가 있음을 알 수 있지만 오류 메시지에 '레이블'과 같은 내용이 언급되어 데이터 세트가 실제로 어떻게 생겼는지 잊어버리고 데이터 세트 전달 방법에 간섭할 정도로 혼란스러웠습니다.
문제를 업데이트했으며 다시 열어달라고 요청합니다.

분류 대상은 정수 또는 문자열로 표시되어야 합니다. Pandas에 대상 데이터를 문자열로 읽도록 요청할 수 있습니다. 그러면 괜찮을 것입니다.

또는 DecisionTreeRegressor 사용

그건 내 문제가 아니야

내 문제의 '예상 결과' 섹션을 참조하세요.

오류 메시지가 더 유용할 수 있다는 말은 옳았지만 fit 에 대한 문서에는 "분류의 클래스 레이블"이라고 나와 있습니다. y 분류에 대한 예상 데이터 유형을 문서화해야 하는 것과 float 데이터가 분류자에 y 로 전달될 때 적절한 오류 메시지를 발생시키는 또 다른 문제에 대해 더 명확한 문제를 자유롭게 제출하십시오.

DecisionTreeClassifier 클래스에 맞는 함수의 매개변수 y를 문서화하는 문서의 전체 섹션을 인용하겠습니다.

대상 값(분류의 클래스 레이블, 회귀의 실수). 회귀의 경우 최대 효율성을 위해 dtype=np.float64 및 order='C'를 사용합니다.

그렇다고 해서 수업에 상한선이 있는 것은 아닙니다. 연속이라는 레이블이 지정된 대상 변수를 만드는 것은 무엇입니까? 회귀 유형 대상 변수로 간주되려면 몇 개의 클래스가 있어야 합니까? 회귀에 대해 말하면 DecisionTreeClassifier를 사용하여 회귀를 수행할 수 있습니까? 왜 안 돼? 등...

귀하의 이전 의견:

분류 대상은 정수 또는 문자열로 표시되어야 합니다. Pandas에 대상 데이터를 문자열로 읽도록 요청할 수 있습니다. 그러면 괜찮을 것입니다.

그것은 클래스가 float로 표현될 수 없다는 것을 의미합니까? 아니면 딕셔너리로? 기울기? 튜플? 롱? 더블스? 바이트? 나는 클래스를 정수나 문자열로 표현하는 것이 논리적이라는 것을 알고 있습니다. 왜냐하면 그것들은 충분하지 않아야 하기 때문입니다. 그러나 그들은해야합니까? 제한 사항은 무엇입니까?

그리고 새 티켓을 만드는 것은 여기에서 우리가 꽤 많은 이야기를 나눴기 때문에 쓸모가 없습니까? 다른 사람에게 똑같은 것을 설명하기 위해 새 티켓을 만드시겠습니까?

수업의 수가 아닙니다. 정수가 아닌 문자열을 사용하는 것입니다.

나는 문제 설명이 집중되는 것을 좋아합니다. 여기에 제기된 귀하의 우려 사항
사용상의 문제가 더 큰 것 같습니다.

그리고 제가 제안한 것에 대해 저를 귀찮게 하지 마십시오. 이것이 유일한 문제는 아니다.
나는 처리하고있다.

2016년 11월 2일 00:24 Piotr Kamoda [email protected] 에서 다음과 같이 썼습니다.

매개변수 y를 문서화하는 문서의 전체 섹션을 인용하겠습니다.
DecisionTreeClassifier 클래스에 맞는 함수

대상 값(분류의 클래스 레이블,
회귀). 회귀의 경우 dtype=np.float64 및 order='C'를 사용하십시오.
최대 효율.

그렇다고 해서 수업에 상한선이 있는 것은 아닙니다. 대상 변수를 만드는 것
연속 표시? 고려하려면 몇 개의 클래스가 있어야 하는지
회귀 유형 대상 변수? 그것이 회귀에 대해 말한다면, 나는 할 수 있습니까?
DecisionTreeClassifier를 사용한 회귀? 왜 안 돼? 등...

그리고 새 티켓을 만드는 것과 관련하여 우리는 꽤 많은 시간을 가지고 있기 때문에 쓸모가 없습니다.
여기서 얘기해? 다른 사람에게 똑같은 것을 설명하기 위해 새 티켓을 만드시겠습니까?

—
열기/닫기 상태를 수정했기 때문에 이 메시지가 표시됩니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/7801#issuecomment -257565248,
또는 스레드 음소거
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAEz63zNA0Qc4lzgHttXx-4VFkJFwFaDks5q5z16gaJpZM4KlSFw
.

오늘 해결할 필요는 없습니다. 저는 단지 트리 분류기 및 회귀자에 대한 잘못된 오류 설명 및 잘못된 문서 문제를 활성화하고 향후 릴리스에 대한 작업으로 만들려고 합니다.

오류 메시지의 경우 "지원되지 않는 출력 유형: '연속 다중 출력'"이 더 낫습니까? 그것이 _진짜_ 문제입니다. 독스트링에 대해서는 #7809도 참조하십시오.

그게 낫다. 그런데 왜 그대로 이름을 붙이지 않는지 이해가 되지 않습니다. 문헌에서는 주로 'Target' 변수라고 부르기 때문에 출력이 함수 출력으로 오인될 수 있습니다. 'check_classification_targets' 함수에서 예외가 발생했으므로 '대상' 변수라고 말하면서도 여전히 '레이블' 또는 '출력'이라고 부르고 싶습니다. 저는 scikit-learn 회원이 아니므로 마음대로 하시면 되지만 doscstring 및 오류 메시지에 'Target variable'이라는 단어를 사용하는 것이 좋습니다. 그리고 입력 데이터(또는 대상)가 따라야 하는 규칙에 대해 설명해주세요. 짧은 문장 - '대상 변수(매개변수 y)는 int 또는 str이어야 합니다'.

새 섹션(45cb11d / #7519)과 함께 언급할 가치가 있습니다.
튜토리얼의 다중 클래스 및 다중 레이블 피팅에 대해 설명합니다. 아니면 이 모든 것이
데이터 표현 규칙에 대한 사용자 가이드 섹션에 속합니다.
모든 표준 방법에 대한 입력/출력 형식 설명...?

2016년 11월 2일 20시 56분에 Piotr Kamoda [email protected] 에서 다음과 같이 썼습니다.

그게 낫다. 하지만 아직도 나는 당신이 왜 그것을 그렇게 명명하지 않는지 이해하지 못합니다.
이다. 문헌은 대부분 '목표' 변수라고 부르고 출력은
함수 출력으로 오인될 수 있습니다. 함수에서 예외가 발생했습니다.
'check_classification_targets', 그래서 'target' 변수라고 해도,
여전히 '레이블' 또는 '출력'이라고 부르고 싶습니다. 나는 회원이 아니다
scikit-learn 회원이므로 원하는 대로 하시면 됩니다.
doscstring 및 오류 메시지에 '대상 변수'라는 단어를 사용하십시오. 그리고 나는 당신에게 묻습니다.
입력 데이터(또는 대상)가 따라야 하는 규칙을 설명합니다. ㅏ
짧은 문장 - '대상 변수(매개변수 y)는 int 또는 str이어야 합니다'.

—
열기/닫기 상태를 수정했기 때문에 이 메시지가 표시됩니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/7801#issuecomment -257820087,
또는 스레드 음소거
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AAEz68AqYGWrP1C-BinLXGGHNt0VtV_qks5q6F5rgaJpZM4KlSFw
.

나는 문서를 스캔했고 그러한 규칙을 언급하기에 좋은 장소인 것 같습니다. 또한 오류 메시지를 너무 난독화하고 싶지 않다면 해당 정보를 사용자 가이드에 넣는 것도 나쁘지 않습니다.
글쎄요, 최종 해결책(만약 있다면)은 당신이 원하는 대로 될 것입니다. 나는 단지 그 아이디어가 괜찮아 보인다는 말을 하고 있는 것입니다. 그러나 당신은 당신의 관습을 가지고 있습니다. 나는 당신이 뭔가를 하게 만들지 않을 것입니다.

'대상 변수(매개변수 y)는 int 또는 str이어야 합니다'. 다중 레이블 및 다중 출력 다중 대상을 지원하기 때문에 옳지 않습니다.

또한 float가 아닌 임의의 객체는 클래스 레이블로 지원되며 정수나 문자열일 필요는 없습니다.

training_data_X, training_scores_Y를 메소드에 맞게 입력하면 오류가 발생합니다. 그것을 피하기 위해 우리는 레이블을 변환하고 인코딩합니다

sklearn 가져오기 전처리에서
sklearn 가져오기 유틸리티에서
lab_enc = 전처리.LabelEncoder()
y_train = lab_enc.fit_transform(y_train)
인쇄(y_train)
인쇄(utils.multiclass.type_of_target(y_train))
print(utils.multiclass.type_of_target(y_train.astype('int')))
인쇄(utils.multiclass.type_of_target(y_train))

저도 같은 문제인데 해결 방법이 있나요?