hem*_*nta 3 python scikit-learn
我在这个领域很新。我正在使用spyder运行我的代码:我正在尝试运行来自sklearn的简单省去的交叉验证代码:
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.cross_validation import LeaveOneOut
X = [1, 2 ,3, 4]
loo = LeaveOneOut()
for train, test in loo.split(X):
print ("%s %s" %(train, test))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我收到以下错误:
TypeError: __init__() takes exactly 2 arguments (1 given)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我了解原因,但不知道该怎么做。
小智 5
您应该传递数据集中的元素总数。以下代码供您参考
import numpy as np
from sklearn.cross_validation import LeaveOneOut
X = np.array([1, 2 ,3, 4])
loo = LeaveOneOut(4)
for train_idx, test_idx in loo:
print X[train_idx], X[test_idx]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
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