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我在使用RandomForest fit函数时遇到了麻烦

这是我的训练集

         P1      Tp1           IrrPOA     Gz          Drz2
0        0.0     7.7           0.0       -1.4        -0.3
1        0.0     7.7           0.0       -1.4        -0.3
2        ...     ...           ...        ...         ...
3        49.4    7.5           0.0       -1.4        -0.3
4        47.4    7.5           0.0       -1.4        -0.3
... (10k rows)

感谢使用sklearn.ensemble RandomForest的所有其他变量,我想预测P1

colsRes = ['P1']
X_train = train.drop(colsRes, axis = 1)
Y_train = pd.DataFrame(train[colsRes])
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf.fit(X_train, Y_train)

这是我得到的错误:

ValueError: Unknown label type: array([[  0. ],
       [  0. ],
       [  0. ],
       ..., 
       [ 49.4],
       [ 47.4],

我没有发现任何有关此标签错误的信息,我使用的是Python …

我有两个numpy数组,X_train和Y_train,其中第一个维度(700,1000)由值0,1,2,3,4和10填充.第二个维度(700,)填充为由于我正在使用烂番茄的API,因此我认为这些值是"新鲜的"或"腐烂的".出于某种原因,当我执行时:

nb = MultinomialNB()
nb.fit(X_train, Y_train)

我明白了:

ValueError: Unknown label type

我尝试构建一对较小的数组:

print xs, '\n', ys

给

[[0 0 0 0 1]
 [1 0 0 2 5]
 [3 2 5 5 0]
 [3 2 0 0 1]
 [1 5 1 0 0]]

['rotten' 'fresh' 'fresh' 'rotten' 'fresh']

并且多项NB适合不会出现未知标签错误.有关为什么会发生这种情况的任何想法？

我还用numpy.unique检查了X_train,Y_train中的唯一值,看起来好像没有任何奇怪或错误的标签 - 它们都是'新鲜'或'烂'.

我生成X_train和Y_train的代码:

def make_xy(critics, vectorizer=None):
    stext = critics['quote'].tolist() # need to have a list
    if vectorizer == None:
        vectorizer = CountVectorizer(min_df=0)
    vectorizer.fit(stext)
    X = vectorizer.transform(stext).toarray() # this is X
    Y …