pytorch的nn模型训练数据

FishC

Terence888 发表于 2024-10-20 11:13
with torch.no_grad():
            valid_loss = 0
...

在验证集上不执行梯度下降是深度学习中的常见做法。其原因和逻辑如下：

1. **评估模型性能**：验证集的主要目的在于评估模型的泛化性能，而不是用来更新模型参数。如果在验证集上进行了梯度下降，模型将会对验证集信息过拟合，无法提供客观的性能评估。

2. **避免信息泄露**：通过不更新模型参数，可以确保验证集保持独立性，从而使其评估过程不受训练集的影响。

3. **性能监控**：在训练过程中，不仅以训练损失作为评估标准，还可以用验证集的损失和准确率来监控模型表现。这可以在某种程度上避免过拟合，帮助选择合适的训练轮次（比如通过早停策略）。

4. ****：`torch.no_grad()`上下文管理器会临时关闭自动求导引擎，用于禁用梯度计算。这不但节省了计算资源，也节省了内存，因为不需要存储计算图相关信息。

在上面的代码片段中，`torch.no_grad()`用于括住验证步骤，确保在该阶段不进行梯度计算和参数更新。因此，验证集仅用于评估目的，而非训练，保持了其作为独立评估数据集的角色。

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Terence888

FishC 发表于 2024-10-20 11:21
在验证集上不执行梯度下降是深度学习中的常见做法。其原因和逻辑如下：

1. **评估模型性能**：验证 ...

1. dropout1,dropout2 = 0.2,0.5
   
2. class SimpleNN(nn.Module):
   
3.     def __init__(self):
   
4.         super(dense,self).__init__()
   
5.         self.dense = nn.Sequential(nn.Flatten(),
   
6.         nn.Linear(5,128),
   
7.         nn.ReLu(),
   
8.         nn.Dropout(dropout1),#训练时，Dropout层将根据指定的暂退概率随机丢弃上一层的输出（相当于下一层的输入）;测试时,Dropout层仅传递数据
   
9.         nn.Linear(128,256),
   
10.         nn.ReLu(),
    
11.         nn.Dropout(dropout2),
    
12.         nn.Linear(256,1),
    
13.         )
    
14.       
    
15.     def forward(self,X):
    
16.         x = self.dense(X)
    
17.         output = torch.sigmoid(x)
    
18.         return output

复制代码

报错

1. ---------------------------------------------------------------------------
   
2. NameError                                 Traceback (most recent call last)
   
3. Cell In[21], line 60
   
4.      57 loss = nn.BCELoss()
   
5.      59 #定义训练模型
   
6. ---> 60 nn_model = SimpleNN()
   
7.      62 #定义优化器
   
8.      63 optimizer = optim.Adam(nn_model.parameters(),lr = 0.001)   
   
9. 
   
10. Cell In[21], line 13, in SimpleNN.__init__(self)
    
11.      12 def __init__(self):
    
12. ---> 13     super(dense,self).__init__()
    
13.      14     self.dense = nn.Sequential(nn.Flatten(),
    
14.      15     nn.Linear(5,128),
    
15.      16     nn.ReLu(),
    
16.    (...)
    
17.      21     nn.Linear(256,1),
    
18.      22     )
    
19. 
    
20. NameError: name 'dense' is not defined

复制代码

FishC

Terence888 发表于 2024-10-20 11:52
dropout1,dropout2 = 0.2,0.5
class SimpleNN(nn.Mod ...

你这里的`NameError`是由于`super(dense, self).__init__()`中的`dense`未定义而引起的。`super()`函数的第一个参数应该是当前类的名称，`dense`并不是类名，而且并没有定义为一个变量。

下面是修正后的代码：

1. import torch
   
2. import torch.nn as nn
   
3. 
   
4. dropout1, dropout2 = 0.2, 0.5
   
5. 
   
6. class SimpleNN(nn.Module):
   
7.     def __init__(self):
   
8.         super(SimpleNN, self).__init__()  # 修正: 这里需要用 SimpleNN 而不是 dense
   
9.         self.dense = nn.Sequential(
   
10.             nn.Flatten(),
    
11.             nn.Linear(5, 128),
    
12.             nn.ReLU(),  # 修正: ReLu 改为 ReLU()
    
13.             nn.Dropout(dropout1),
    
14.             nn.Linear(128, 256),
    
15.             nn.ReLU(),  # 修正: ReLu 改为 ReLU()
    
16.             nn.Dropout(dropout2),
    
17.             nn.Linear(256, 1),
    
18.         )
    
19.       
    
20.     def forward(self, X):
    
21.         x = self.dense(X)
    
22.         output = torch.sigmoid(x)
    
23.         return output

复制代码

修正点：
1. **`super()`使用正确的类名**：你需要将`dense`换成当前类名`SimpleNN`。
2. **正确的激活函数**：应该是`nn.ReLU()`而不是`nn.ReLu()`，注意`ReLU`中"U"是大写。
3. **确保所有模块都正确导入**。通常需要导入`torch`、`torch.nn`，以及可能的`torch.optim`或其他模块。

以上调整后应该可以正确初始化你的`SimpleNN`模型实例。

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Terence888

FishC 发表于 2024-10-20 11:53
你这里的`NameError`是由于`super(dense, self).__init__()`中的`dense`未定义而引起的。`super()`函数 ...

1. #开始训练
   
2. acc_list = []
   
3. loss_list = []
   
4. batch_size = 99
   
5. k = 5
   
6. num_epochs = 10000
   
7. for i in range(k):
   
8.     X_train,X_valid,y_train,y_valid = get_k_fold_data(k, i, X, y)#获取第k折的训练集和验证集
   
9.     print(f'FOLD {i}')
   
10.     print('--------------------------------')
    
11.     X_train = torch.tensor(X_train,dtype=float32)#将数据转化成张量
    
12.     y_train = torch.tensor(y_train,dtype=float32)
    
13.     X_valid = torch.tensor(X_valid,dtype=float32)
    
14.     y_valid = torch.tensor(y_valid,dtype=float32)
    
15.     #获取一个数据迭代器
    
16.     train_dataset = data.TensorDataset(X_train,y_train)
    
17.     valid_dataset = data.TensorDataset(X_valid,y_valid)
    
18.     train_iter = data.DataLoader(train_dataset, batch_size, shuffle=True)
    
19.     valid_iter = data.DataLoader(valid_dataset, batch_size, shuffle=True)

复制代码

报错如下

1. ---------------------------------------------------------------------------
   
2. NameError                                 Traceback (most recent call last)
   
3. Cell In[22], line 75
   
4.      73 print(f'FOLD {i}')
   
5.      74 print('--------------------------------')
   
6. ---> 75 X_train = torch.tensor(X_train,dtype=float32)#将数据转化成张量
   
7.      76 y_train = torch.tensor(y_train,dtype=float32)
   
8.      77 X_valid = torch.tensor(X_valid,dtype=float32)
   
9. 
   
10. NameError: name 'float32' is not defined

复制代码

FishC

Terence888 发表于 2024-10-20 11:57
#开始训练
acc_list =
loss_list =
batch_size = ...

出现 `NameError: name 'float32' is not defined` 错误，是因为在调用 `torch.tensor` 时，数据类型参数 `dtype` 应该使用 `torch.float32` 而不是 `float32`。`torch.float32` 是 PyTorch 中的浮点数数据类型标识符。

以下是如何修正这段代码：

1. import torch
   
2. from torch.utils import data
   
3. 
   
4. # 开始训练
   
5. acc_list = []
   
6. loss_list = []
   
7. batch_size = 99
   
8. k = 5
   
9. num_epochs = 10000
   
10. 
    
11. for i in range(k):
    
12.     X_train, X_valid, y_train, y_valid = get_k_fold_data(k, i, X, y)  # 获取第k折的训练集和验证集
    
13.     print(f'FOLD {i}')
    
14.     print('--------------------------------')
    
15.     X_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)  # 将数据转化成张量
    
16.     y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32)
    
17.     X_valid = torch.tensor(X_valid, dtype=torch.float32)
    
18.     y_valid = torch.tensor(y_valid, dtype=torch.float32)
    
19. 
    
20.     # 获取一个数据迭代器
    
21.     train_dataset = data.TensorDataset(X_train, y_train)
    
22.     valid_dataset = data.TensorDataset(X_valid, y_valid)
    
23.     train_iter = data.DataLoader(train_dataset, batch_size, shuffle=True)
    
24.     valid_iter = data.DataLoader(valid_dataset, batch_size, shuffle=True)

复制代码

修正要点：
1. 使用 `torch.float32` 作为数据类型，而不是 `float32`。
2. 添加 `import torch` 和 `from torch.utils import data` 确保必要的模块已被正确导入。

此修正应能解决所报的错误，并正确地将数据转换为 PyTorch 张量。

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Terence888

FishC 发表于 2024-10-20 11:57
出现 `NameError: name 'float32' is not defined` 错误，是因为在调用 `torch.tensor` 时，数据类型参 ...

1. ---------------------------------------------------------------------------
   
2. ValueError                                Traceback (most recent call last)
   
3. Cell In[23], line 76
   
4.      74 print(f'FOLD {i}')
   
5.      75 print('--------------------------------')
   
6. ---> 76 X_train = torch.tensor(X_train,dtype=torch.float32)#将数据转化成张量
   
7.      77 y_train = torch.tensor(y_train,dtype=torch.float32)
   
8.      78 X_valid = torch.tensor(X_valid,dtype=torch.float32)
   
9. 
   
10. ValueError: could not determine the shape of object type 'DataFrame'

复制代码

修正后报错如上

FishC

Terence888 发表于 2024-10-20 12:19
-------------------------------------------------- ...

出现这个错误是因为`torch.tensor`函数期望的输入是NumPy数组或类似的基础结构，而不能直接处理pandas的DataFrame对象。在将pandas DataFrame转换为PyTorch张量前，您需要先将它转换为NumPy数组。

可以通过以下方式修正代码：

1. import torch
   
2. from torch.utils import data
   
3. 
   
4. # 开始训练
   
5. acc_list = []
   
6. loss_list = []
   
7. batch_size = 99
   
8. k = 5
   
9. num_epochs = 10000
   
10. 
    
11. for i in range(k):
    
12.     X_train, X_valid, y_train, y_valid = get_k_fold_data(k, i, X, y)  # 获取第k折的训练集和验证集
    
13.     print(f'FOLD {i}')
    
14.     print('--------------------------------')
    
15.     # 将数据转换为NumPy数组，然后再转换为PyTorch张量
    
16.     X_train = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32)
    
17.     y_train = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32)
    
18.     X_valid = torch.tensor(X_valid.values, dtype=torch.float32)
    
19.     y_valid = torch.tensor(y_valid.values, dtype=torch.float32)
    
20. 
    
21.     # 获取一个数据迭代器
    
22.     train_dataset = data.TensorDataset(X_train, y_train)
    
23.     valid_dataset = data.TensorDataset(X_valid, y_valid)
    
24.     train_iter = data.DataLoader(train_dataset, batch_size, shuffle=True)
    
25.     valid_iter = data.DataLoader(valid_dataset, batch_size, shuffle=True)

复制代码

修正点：
1. **使用`.values`属性**：通过使用`.values`属性，可以将`pandas` DataFrame或Series转换为NumPy数组。
2. **空列表初始化**：确保`acc_list`和`loss_list`被初始化为空列表，以便用来存储训练过程中各个折的准确率和损失值。

这样的修改应该能解决错误并正确进行训练和验证数据的批量处理。

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Terence888

FishC 发表于 2024-10-20 12:23
出现这个错误是因为`torch.tensor`函数期望的输入是NumPy数组或类似的基础结构，而不能直接处理pandas ...

获取第k折的训练集和验证集函数

1. def get_k_fold_data(k, i, X, y):
   
2.     assert k > 1
   
3.     fold_size = X.shape[0] // k
   
4.     X_train, y_train = None, None
   
5.     for j in range(k):
   
6.         idx = slice(j * fold_size, (j + 1) * fold_size)
   
7.         X_part, y_part = X[idx, :], y[idx]
   
8.         if j == i:
   
9.             X_valid, y_valid = X_part, y_part
   
10.         elif X_train is None:
    
11.             X_train, y_train = X_part, y_part
    
12.         else:
    
13.             X_train = torch.cat([X_train, X_part], 0)
    
14.             y_train = torch.cat([y_train, y_part], 0)
    
15.     return X_train, y_train, X_valid, y_valid

复制代码

按k的顺序迭代

1. for i in range(k):
   
2.     X_train, X_valid, y_train, y_valid = get_k_fold_data(k, i, X, y)  #获取第k折的训练集和验证集
   
3.     print(f'FOLD {i}')
   
4.     print('--------------------------------')
   
5.     # 将数据转换为NumPy数组，然后再转换为PyTorch张量
   
6.     X_train = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32)
   
7.     y_train = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32)
   
8.     X_valid = torch.tensor(X_valid.values, dtype=torch.float32)
   
9.     y_valid = torch.tensor(y_valid.values, dtype=torch.float32)
   
10. 
    
11.     # 获取一个数据迭代器
    
12.     train_dataset = data.TensorDataset(X_train, y_train)
    
13.     valid_dataset = data.TensorDataset(X_valid, y_valid)
    
14.     train_iter = data.DataLoader(train_dataset, batch_size, shuffle=True)
    
15.     valid_iter = data.DataLoader(valid_dataset, batch_size, shuffle=True)

复制代码

报错如下

1. ---------------------------------------------------------------------------
   
2. TypeError                                 Traceback (most recent call last)
   
3. File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/indexes/base.py:3805, in Index.get_loc(self, key)
   
4.    3804 try:
   
5. -> 3805     return self._engine.get_loc(casted_key)
   
6.    3806 except KeyError as err:
   
7. 
   
8. File index.pyx:167, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()
   
9. 
   
10. File index.pyx:173, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()
    
11. 
    
12. TypeError: '(slice(0, 142, None), slice(None, None, None))' is an invalid key
    
13. 
    
14. During handling of the above exception, another exception occurred:
    
15. 
    
16. InvalidIndexError                         Traceback (most recent call last)
    
17. Cell In[116], line 62
    
18.      59 nn_model = SimpleNN()
    
19.      61 for i in range(k):
    
20. ---> 62     X_train, X_valid, y_train, y_valid = get_k_fold_data(k, i, X, y)  #获取第k折的训练集和验证集
    
21.      63     print(f'FOLD {i}')
    
22.      64     print('--------------------------------')
    
23. 
    
24. Cell In[116], line 43, in get_k_fold_data(k, i, X, y)
    
25.      41 for j in range(k):
    
26.      42     idx = slice(j * fold_size, (j + 1) * fold_size)
    
27. ---> 43     X_part, y_part = X[idx, :], y[idx]
    
28.      44     if j == i:
    
29.      45         X_valid, y_valid = X_part, y_part
    
30. 
    
31. File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/frame.py:4102, in DataFrame.__getitem__(self, key)
    
32.    4100 if self.columns.nlevels > 1:
    
33.    4101     return self._getitem_multilevel(key)
    
34. -> 4102 indexer = self.columns.get_loc(key)
    
35.    4103 if is_integer(indexer):
    
36.    4104     indexer = [indexer]
    
37. 
    
38. File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/indexes/base.py:3817, in Index.get_loc(self, key)
    
39.    3812     raise KeyError(key) from err
    
40.    3813 except TypeError:
    
41.    3814     # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise
    
42.    3815     #  InvalidIndexError. Otherwise we fall through and re-raise
    
43.    3816     #  the TypeError.
    
44. -> 3817     self._check_indexing_error(key)
    
45.    3818     raise
    
46. 
    
47. File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pandas/core/indexes/base.py:6059, in Index._check_indexing_error(self, key)
    
48.    6055 def _check_indexing_error(self, key):
    
49.    6056     if not is_scalar(key):
    
50.    6057         # if key is not a scalar, directly raise an error (the code below
    
51.    6058         # would convert to numpy arrays and raise later any way) - GH29926
    
52. -> 6059         raise InvalidIndexError(key)
    
53. 
    
54. InvalidIndexError: (slice(0, 142, None), slice(None, None, None))

复制代码

FishC

Terence888 发表于 2024-10-20 15:50
获取第k折的训练集和验证集函数
def get_k_fold_data ...

这个错误表明您在尝试对 `pandas` DataFrame 进行切片操作时使用了无效的索引方式。这个问题的出现是因为您直接将 `slice` 对象应用于 `DataFrame` 或 `Series`，而在 Pandas 中需要使用 `.iloc` 或 `.loc` 进行行数据选择。

以下是修复您实现 `get_k_fold_data` 的方法：

1. def get_k_fold_data(k, i, X, y):
   
2.     assert k > 1
   
3.     fold_size = len(X) // k  # 使用数组的长度而不是 X.shape
   
4.     X_train, y_train = None, None
   
5.     for j in range(k):
   
6.         start = j * fold_size
   
7.         end = (j + 1) * fold_size
   
8.         if j == i:
   
9.             X_valid, y_valid = X.iloc[start:end], y.iloc[start:end]  # 使用 .iloc 进行行选取
   
10.         elif X_train is None:
    
11.             X_train, y_train = X.iloc[start:end], y.iloc[start:end]
    
12.         else:
    
13.             X_train = pd.concat([X_train, X.iloc[start:end]], ignore_index=True)
    
14.             y_train = pd.concat([y_train, y.iloc[start:end]], ignore_index=True)
    
15.     return X_train, y_train, X_valid, y_valid
    
16. 
    
17. # Rest of your code to use these functions goes here...

复制代码

### 修改说明：

1. **`len(X)`而不是`X.shape`**：直接用`len(X)`获取样本的总数，以避免使用多维度不兼容的问题。

2. **使用`.iloc`进行行切片**：`.iloc`是Pandas提供的用于按照位置索引行的方式，这里适合您的应用场景。

3. **使用`pd.concat`连接DataFrames**：确保使用`pd.concat`逐折叠合您的训练集样本，同时设置`ignore_index=True`以确保返回的索引不重复/不乱序。

这段代码应该可以修复您在`get_k_fold_data`中遇到的问题。每一步都正确切分并合并了训练集和验证集。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

Terence888

FishC 发表于 2024-10-20 15:50
这个错误表明您在尝试对 `pandas` DataFrame 进行切片操作时使用了无效的索引方式。这个问题的出现是因 ...

1. ---------------------------------------------------------------------------
   
2. TypeError                                 Traceback (most recent call last)
   
3. Cell In[123], line 66
   
4.      64 print('--------------------------------')
   
5.      65 # 将数据转换为NumPy数组，然后再转换为PyTorch张量
   
6. ---> 66 X_train = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32)
   
7.      67 y_train = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32)
   
8.      68 X_valid = torch.tensor(X_valid.values, dtype=torch.float32)
   
9. 
   
10. TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.object_. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.

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FishC

Terence888 发表于 2024-10-20 16:16
-------------------------------------------------- ...

这个错误表示 `X_train.values` 的数据类型存在一些不是数值（比如 `nan`、字符串或者其他的对象类型），在尝试转换为 PyTorch 张量时出现了问题。为了修复这个问题，我们需要确保所有的数据都被转换为数值数据类型，如 `float64` 或 `float32`。以下是如何处理此问题的步骤：

1. **确保每个变量都是数值类型：**
   - 使用 `pandas.DataFrame.fillna()` 填充 `nan`。
   - 将 DataFrame 的所有列转换为浮点数。

2. **转换为 NumPy 数组后再转换为 PyTorch 张量：**

以下是修正您的代码：

1. import torch
   
2. from torch.utils import data
   
3. 
   
4. # 假设 get_k_fold_data 已经定义并正确返回 pandas 的 DataFrame 对象
   
5. 
   
6. # 开始训练
   
7. acc_list = []
   
8. loss_list = []
   
9. batch_size = 99
   
10. k = 5
    
11. num_epochs = 10000
    
12. 
    
13. for i in range(k):
    
14.     X_train, X_valid, y_train, y_valid = get_k_fold_data(k, i, X, y)
    
15.     print(f'FOLD {i}')
    
16.     print('--------------------------------')
    
17.    
    
18.     # 确保 X_train 和 y_train 中只有数值数据
    
19.     X_train = X_train.fillna(0).astype('float32')  # 用0替代缺失值并确保是 float32 类型
    
20.     X_valid = X_valid.fillna(0).astype('float32')
    
21.     y_train = y_train.fillna(0).astype('float32')
    
22.     y_valid = y_valid.fillna(0).astype('float32')
    
23.    
    
24.     # 转换为 NumPy 数组，然后转换为 PyTorch 张量
    
25.     X_train = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32)
    
26.     y_train = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32)
    
27.     X_valid = torch.tensor(X_valid.values, dtype=torch.float32)
    
28.     y_valid = torch.tensor(y_valid.values, dtype=torch.float32)
    
29. 
    
30.     # 获取一个数据迭代器
    
31.     train_dataset = data.TensorDataset(X_train, y_train)
    
32.     valid_dataset = data.TensorDataset(X_valid, y_valid)
    
33.     train_iter = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
    
34.     valid_iter = data.DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

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### 修正说明
- **填充值**：`fillna(0)`用以替代任何缺失值（可以根据具体情况选择适当的填充值）。
- **数值类型转换**：使用 `.astype('float32')` 确保所有数据以适当的数值类型出现。
  
在这么做之后，`X_train.values` 应该会是一个只含数值类型的 `NumPy` 数组，从而允许正确地转换为 `PyTorch` 张量。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

Terence888

FishC 发表于 2024-10-20 16:23
这个错误表示 `X_train.values` 的数据类型存在一些不是数值（比如 `nan`、字符串或者其他的对象类型） ...

1. #使用Decision Tree
   
2. from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   
3. dt_model = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', random_state=1)
   
4. dt_model.fit(X_train,y_train)
   
5. DT_pre = dt_model.predict(X_valid)
   
6. num_right = np.sum(DT_pre == y_valid)
   
7. dt_valid_acc = num_right / len(X_valid)

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使用决策树模型进行评估报错

1. ---------------------------------------------------------------------------
   
2. ValueError                                Traceback (most recent call last)
   
3. Cell In[125], line 4
   
4.       2 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   
5.       3 dt_model = DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', random_state=1)
   
6. ----> 4 dt_model.fit(X_train,y_train)
   
7.       5 DT_pre = dt_model.predict(X_valid)
   
8.       6 num_right = np.sum(DT_pre == y_valid)
   
9. 
   
10. File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/tree/_classes.py:889, in DecisionTreeClassifier.fit(self, X, y, sample_weight, check_input)
    
11.     859 def fit(self, X, y, sample_weight=None, check_input=True):
    
12.     860     """Build a decision tree classifier from the training set (X, y).
    
13.     861
    
14.     862     Parameters
    
15.    (...)
    
16.     886         Fitted estimator.
    
17.     887     """
    
18. --> 889     super().fit(
    
19.     890         X,
    
20.     891         y,
    
21.     892         sample_weight=sample_weight,
    
22.     893         check_input=check_input,
    
23.     894     )
    
24.     895     return self
    
25. 
    
26. File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/tree/_classes.py:224, in BaseDecisionTree.fit(self, X, y, sample_weight, check_input)
    
27.     221 self.n_outputs_ = y.shape[1]
    
28.     223 if is_classification:
    
29. --> 224     check_classification_targets(y)
    
30.     225     y = np.copy(y)
    
31.     227     self.classes_ = []
    
32. 
    
33. File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/multiclass.py:218, in check_classification_targets(y)
    
34.     210 y_type = type_of_target(y, input_name="y")
    
35.     211 if y_type not in [
    
36.     212     "binary",
    
37.     213     "multiclass",
    
38.    (...)
    
39.     216     "multilabel-sequences",
    
40.     217 ]:
    
41. --> 218     raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type)
    
42. 
    
43. ValueError: Unknown label type: 'continuous-multioutput'

复制代码

FishC

Terence888 发表于 2024-10-20 16:34
#使用Decision Tree
from sklearn.tree import Decis ...

这个错误表明，您的目标变量 `y_train` 不是被识别为时序或分类任务常用的二元或多类别标签，而是被认为是连续多输出的形式。这通常发生在您试图使用分类算法（如决策树分类器）而您的标签数据格式不正确的情况下。

解决方案：
1. **检查标签数据结构**：确保 `y_train` 是一个一维数组或 Series 而不是二维数组。如果它是一维数组而错误地被理解为多维结构，将其展平为一维。

2. **检验`y_train`内容并且确保是整数字符或是二进制值**：这种错误也可能因为 `y_train` 包含在回归问题上常见的连续数字（如动态范围的浮点数）而不是分类问题上常用的类别标签（比如0和1）。

以下是修正代码的步骤：

1. # 从pandas Series确保是NumPy一维数组
   
2. y_train_flat = y_train.values.ravel()  # 展平（flatten）数据
   
3. 
   
4. # 同理对于验证集的y
   
5. y_valid_flat = y_valid.values.ravel()
   
6. 
   
7. # 训练模型
   
8. dt_model.fit(X_train, y_train_flat)
   
9. 
   
10. # 验证模型
    
11. DT_pre = dt_model.predict(X_valid)
    
12. num_right = np.sum(DT_pre == y_valid_flat)
    
13. dt_valid_acc = num_right / len(X_valid)
    
14. 
    
15. print(f"Decision Tree Validation Accuracy: {dt_valid_acc:.2f}")

复制代码

### 说明：
- **`ravel()`** 将多维数组展平并返回一维数组，以保证标签的生成符合分类器的输入要求。
- 确保`y_train`和`y_valid`仅包含被分类类别的值（如整数形式的类别id或分类标签），而不是连续的数值。
- `DecisionTreeClassifier`用于分类问题，因此确保标签为离散类别。

这些步骤应有助于解决错误，并允许您用决策树模型进行分类任务的正确训练和评价。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。