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

Meezo ML · 15 يونيو 2021

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'

Ali Haidar Ahmad · 15 يونيو 2021

الخطأ هو أنك تقوم بإعطاء الموديل الخرج كقيمة حقيقة وهذا لا يجوز في التصنيف الذي يعمل مع القيم المتقطعة يمكن حل المشكلة بتحويل y_train إلى عدد صحيح int أو استخدام labelEncoder

طريقة1:

#استدعاء المكتبات
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import preprocessing

#داتا التدريب والاختبار 
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] ])

#LabelEncoder  تطبيق  
enc = preprocessing.LabelEncoder()
y_new = enc.fit_transform(y_train)
LR = LogisticRegression()
LR.fit(X_train,y_new)
print(LR.predict(X_test))
#طريقة 2
#استدعاء المكتبات
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import preprocessing

#داتا التدريب والاختبار 
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] ])

#تحويل الخرج إلى عدد صحيح
y_train=y_train.astype("int64")
LR = LogisticRegression()
LR.fit(X_train,y_train)
print(LR.predict(X_test))

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

السؤال

Meezo ML

رابط هذا التعليق

شارك على الشبكات الإجتماعية

1 جواب على هذا السؤال

Recommended Posts

Ali Haidar Ahmad

رابط هذا التعليق

شارك على الشبكات الإجتماعية

انضم إلى النقاش

إعلانات

تابعنا على

الرئيسية

تابعنا

دروس ومقالات

أسئلة وأجوبة

كتب

دورات

بطاقات هدية