اذهب إلى المحتوى

Meezo ML

الأعضاء
 عرض الملف الشخصي  تصفح المحتوى

  • المساهمات

    197

  • تاريخ الانضمام

  • تاريخ آخر زيارة

 نوع المحتوى 

ريادة الأعمال

البرمجة

التصميم

DevOps

التسويق والمبيعات

العمل الحر

البرامج والتطبيقات

آخر التحديثات

قصص نجاح

أسئلة وأجوبة

كتب

دورات

أجوبة بواسطة Meezo ML

  2. ظهور الخطأ ValueError: Unknown label type: 'continuous أثناء بناء نموذج باستخدام LogisticRegression 

    في أسئلة البرمجة

    نشر

    أحاول بناء نموذج  باستخدام خوارزمية  LogisticRegression  لكن أواجه الخطأ التالي: 

    import numpy as np
from sklearn.linear_model           
import LogisticRegression
X_train   = np.array([ [2.3, 4.3, 2.5],  [1.3, 5.2, 5.2],  [3.3, 2.9, 0.8],  [3.1, 4.3, 4.0]  ])
y_train  = np.array( [3.4, 7.5, 4.5, 1.6] )
X_test  = np.array([ [2.5, 2.4, 2.7],  [2.7, 3.2, 1.2] ])
LR = LogisticRegression()
LR.fit(X_train,y_train)
print(clf.predict(X_test))
##################################
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-23-8aa4b13afdb8> in <module>
      7 
      8 LR = LogisticRegression()
----> 9 LR.fit(X_train,y_train)
     10 print(clf.predict(X_test))
     11 

~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py in fit(self, X, y, sample_weight)
   1526         X, y = check_X_y(X, y, accept_sparse='csr', dtype=_dtype, order="C",
   1527                          accept_large_sparse=solver != 'liblinear')
-> 1528         check_classification_targets(y)
   1529         self.classes_ = np.unique(y)
   1530         n_samples, n_features = X.shape

~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py in check_classification_targets(y)
    167     if y_type not in ['binary', 'multiclass', 'multiclass-multioutput',
    168                       'multilabel-indicator', 'multilabel-sequences']:
--> 169         raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type)
    170 
    171 

ValueError: Unknown label type: 'continuous'

     

  3. ValueError: could not convert string to float

    في بايثون

    نشر

    أعمل على مجموعة بيانات "داتاسيت" هي تغريدات تويتر، لذا  قمت مبدأياً ببناء نموذج LogisticRegrission  لكن لاأعلم سبب الخطأ التالي: 

    <class 'pandas.core.series.Series'>

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-20b55637dec5> in <module>
     10 print(type(X_train))
     11 clf = LogisticRegression()
---> 12 clf.fit(X_train, y_train)

~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_logistic.py in fit(self, X, y, sample_weight)
   1525 
   1526         X, y = check_X_y(X, y, accept_sparse='csr', dtype=_dtype, order="C",
-> 1527                          accept_large_sparse=solver != 'liblinear')
   1528         check_classification_targets(y)
   1529         self.classes_ = np.unique(y)

~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_X_y(X, y, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, warn_on_dtype, estimator)
    753                     ensure_min_features=ensure_min_features,
    754                     warn_on_dtype=warn_on_dtype,
--> 755                     estimator=estimator)
    756     if multi_output:
    757         y = check_array(y, 'csr', force_all_finite=True, ensure_2d=False,

~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator)
    529                     array = array.astype(dtype, casting="unsafe", copy=False)
    530                 else:
--> 531                     array = np.asarray(array, order=order, dtype=dtype)
    532             except ComplexWarning:
    533                 raise ValueError("Complex data not supported\n"

~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py in asarray(a, dtype, order)
     81 
     82     """
---> 83     return array(a, dtype, copy=False, order=order)
     84 
     85 

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py in __array__(self, dtype)
    752               dtype='datetime64[ns]')
    753         """
--> 754         return np.asarray(self.array, dtype)
    755 
    756     # ----------------------------------------------------------------------

~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py in asarray(a, dtype, order)
     81 
     82     """
---> 83     return array(a, dtype, copy=False, order=order)
     84 
     85 

~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\arrays\numpy_.py in __array__(self, dtype)
    182 
    183     def __array__(self, dtype=None) -> np.ndarray:
--> 184         return np.asarray(self._ndarray, dtype=dtype)
    185 
    186     _HANDLED_TYPES = (np.ndarray, numbers.Number)

~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_asarray.py in asarray(a, dtype, order)
     81 
     82     """
---> 83     return array(a, dtype, copy=False, order=order)
     84 
     85 

ValueError: could not convert string to float: 'قزم العهد'

    الكود: 

    from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
Data = pd.read_csv('D:/train.csv')
Data['Tweet'] =Data['Tweet'].astype(str)  
data["Class"].replace({"abusive":0,"hate":0,"normal":1},inplace=True) 
data = Data['Tweet']
label = Data["Class"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, label, test_size = 0.2, random_state = 2021)
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)

     

  18. ظهور الخطأ التالي TypeError: cannot perform reduce with flexible type في بايثون

    في بايثون

    نشر

    في مكتبة sklearn حاولت استخدام Gaussian Naive Bayes Module: 

    training = GaussianNB()
training = training.fit(trainData, target)
prediction = training.predict(testData)

    والبيانات كانت: 

    [['-214' '-153' '-58' ..., '36' '191' '-37']
['-139' '-73' '-1' ..., '11' '76' '-14']
['-76' '-49' '-307' ..., '41' '228' '-41']
..., 
['-32' '-49' '49' ..., '-26' '133' '-32']
['-124' '-79' '-37' ..., '39' '298' '-3']
['-135' '-186' '-70' ..., '-12' '790' '-10']]

    ظهر لدي الخطأ التالي : 

    Traceback (most recent call last):
File "prediction.py", line 90, in <module>
  gaussianNaiveBayes()
File "prediction.py", line 76, in gaussianNaiveBayes
  training = training.fit(trainData, target)
File "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/naive_bayes.py", line 163, in fit
  self.theta_[i, :] = np.mean(Xi, axis=0)
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/ core/fromnumeric.py", line 2716, in mean
  out=out, keepdims=keepdims)
File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/numpy/core/_methods.py", line 62, in _mean
  ret = um.add.reduce(arr, axis=axis, dtype=dtype, out=out, keepdims=keepdims)
TypeError: cannot perform reduce with flexible type

    ما المشكلة؟

  22. أواجه الخطأ التالي في مكتبة Sklearn عند استدعاء ()LinearRegression.fit الخطأ : Found arrays with inconsistent numbers of samples

    في أسئلة البرمجة

    نشر

    أحاول تطبيق التوقع الخطي LinearRegression في مكتبة Sklearn كالتالي: 

    reg = LinearRegression(max_iter=1000,verbose=0)
reg.fit(df.iloc[1:1000, 5].values, df.iloc[1:1000, 2].values)

    لكن يظهر لي الخطأ: 

    ValueError: Found arrays with inconsistent numbers of samples: [  1 999]

     

  24. ظهور الخطأ التالي UserWarning: `Model.fit_generator` is deprecated

    في بايثون

    نشر

    ماسبب هذا الخطأ في بايثون عندما أقوم باستخدام الدالة .fit_generator من تنسرفلو 

    /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/training.py:1940: UserWarning: `Model.fit_generator` is deprecated and will be removed in a future version. Please use `Model.fit`, which supports generators.

     

×
×
  • أضف...