Un vecteur de colonne y a été transmis lorsqu'un tableau 1d était attendu

Je dois répondre à RandomForestRegressorpartir sklearn.ensemble.

forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters)
model = forest.fit(train_fold, train_y)
yhat = model.predict(test_fold)

Ce code a toujours fonctionné jusqu'à ce que je fasse un prétraitement des données ( train_y). Le message d'erreur dit:

DataConversionWarning: Un vecteur de colonne y a été transmis lorsqu'un tableau 1d était attendu. Veuillez changer la forme de y en (n_samples,), par exemple en utilisant ravel ().

model = forest.fit (train_fold, train_y)

Auparavant, train_yc'était une série, maintenant c'est un tableau numpy (c'est un vecteur de colonne). Si je postule train_y.ravel(), alors cela devient un vecteur de ligne et aucun message d'erreur n'apparaît, car l'étape de prédiction prend très longtemps (en fait, elle ne se termine jamais ...).

Dans la documentation de RandomForestRegressorj'ai trouvé que cela train_ydevrait être défini comme y : array-like, shape = [n_samples] or [n_samples, n_outputs] une idée comment résoudre ce problème?

Changez cette ligne:

model = forest.fit(train_fold, train_y)

à:

model = forest.fit(train_fold, train_y.values.ravel())

Éditer:

.valuesdonnera les valeurs dans un tableau. (forme: (n, 1)

.ravel convertira cette forme de tableau en (n,)

J'ai également rencontré cette situation lorsque j'essayais de former un classificateur KNN . mais il semble que l'avertissement a disparu après avoir changé:
knn.fit(X_train,y_train)
à
knn.fit(X_train, np.ravel(y_train,order='C'))

En avance sur cette ligne, j'ai utilisé import numpy as np.

J'ai eu le même problème. Le problème était que les étiquettes étaient dans un format de colonne alors qu'il l'attendait dans une ligne. utilisationnp.ravel()

knn.score(training_set, np.ravel(training_labels))

J'espère que cela le résout.

utilisez le code ci-dessous:

model = forest.fit(train_fold, train_y.ravel())

si vous obtenez toujours slap par erreur aussi identique que ci-dessous?

Unknown label type: %r" % y

utilisez ce code:

y = train_y.ravel()
train_y = np.array(y).astype(int)
model = forest.fit(train_fold, train_y)

Une autre façon de faire est d'utiliser ravel

model = forest.fit(train_fold, train_y.values.reshape(-1,))

Avec neuraxle , vous pouvez facilement résoudre ce problème:

p = Pipeline([
   # expected outputs shape: (n, 1)
   OutputTransformerWrapper(NumpyRavel()), 
   # expected outputs shape: (n, )
   RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters)
])

p, outputs = p.fit_transform(data_inputs, expected_outputs)

Neuraxle est un framework de type sklearn pour le réglage des hyperparamètres et AutoML dans les projets d'apprentissage profond!

format_train_y=[]
for n in train_y:
    format_train_y.append(n[0])

Y = y.values ​​[:, 0]

Y - formated_train_y

y - train_y