网格不适用于Python的R-Data框架和fit()函数(TypeError:'float'对象不能解释为整数)

Question

我尝试使用R数据框并将其与"网状"包一起使用.我在互联网上找不到答案.对不起,如果这是一个基本问题.

# Sample Data
n <- 5000
n_outlier <- .05 * n

set.seed(11212)
inlier <- mvtnorm::rmvnorm(n, mean = c(0,0))
outlier <- mvtnorm::rmvnorm(n_outlier, mean = c(20, 20))
testdata <- rbind(inlier, outlier)
smp_size <- floor(0.5 * nrow(testdata))
train_ind <- sample(seq_len(nrow(testdata)), size = smp_size)
train_lof <-as.data.frame(testdata[train_ind, ])
test_lof <- as.data.frame(testdata[-train_ind, ])

sklearn.neighbors <- import("sklearn.neighbors")

lof1 = sklearn.neighbors$LocalOutlierFactor(n_neighbors=15)
lof1$fit(train_lof)

给出以下错误:

py_call_impl中的错误(callable,dots $ args,dots $ keywords):TypeError:'float'对象不能解释为整数

Answer 1

在使用时,您必须明确您的类型(例如,整数与浮点数 - 或列表与向量)reticulate.该函数需要一个整数,因此您必须使用as.integer():

lof1 = sklearn.neighbors$LocalOutlierFactor(n_neighbors=as.integer(15))