小编rcs*_*rcs的帖子

我将训练 (X) 和测试数据 (test_data_process) 设置为相同的列和顺序，如下所示：

但是当我这样做时

predictions = my_model.predict(test_data_process)    

它给出了以下错误：

ValueError: feature_names 不匹配: ['f0', 'f1', 'f2', 'f3', 'f4', 'f5', 'f6', 'f7', 'f8', 'f9', 'f10', “f11”、“f12”、“f13”、“f14”、“f15”、“f16”、“f17”、“f18”、“f19”、“f20”、“f21”、“f22”、“f23” ', 'f24', 'f25', 'f26', 'f27', 'f28', 'f29', 'f30', 'f31', 'f32', 'f33', 'f34'] ['MSSubClass' , 'LotFrontage', 'LotArea', 'OverallQual', 'OverallCond', 'YearBuilt', 'YearRemodAdd', 'MasVnrArea', 'BsmtFinSF1', 'BsmtFinSF2', 'BsmtFinSF2', 'BsmtFinSF2', 'BsmtFmsF,'stFmSF', 'YearBuilt', 'YearRemodAdd' 2ndFlrSF','LowQualFinSF'、'GrLivArea'、'BsmtFullBath'、'BsmtHalfBath'、'FullBath'、'HalfBath'、'BedroomAbvGr'、'KitchenAbvGr'、'TotRmsAbvGrd'、'Garage'sGarage's ', 'WoodDeckSF', 'OpenPorchSF', 'EnclosedPorch', '3SsnPorch', 'ScreenPorch', 'PoolArea', 'MiscVal', 'YrMoSold'] 预期 f22, f25, f0, f34, f320, f35 , f33, f15, f24, f31, f28, f9, f8, f19, f14, …

我有以下代码

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X.as_matrix(), y.as_matrix(), test_size=0.25)

这里X是一个DataFrame，y是一个序列。当调用上面的函数时，我得到以下警告：

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:1：FutureWarning：方法.as_matrix将在以后的版本中删除。请改用.values。

“”“启动IPython内核的入口点。

然后，我尝试.values按照警告中的说明进行更改：

train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X.values(), y.values(), test_size=0.25)

但是我收到以下错误：

（）中的TypeError追溯（最近一次通话最后一次）-> 1 train_X，test_X，train_y，test_y = train_test_split（X.values（），y.values（），test_size = 0.25）

TypeError：“ numpy.ndarray”对象不可调用

我该如何解决？

我有一个像

Session["key"] = "value";

但根据 Fortify SCA 的说法，它被认为是一种不好的做法，原因是“存储在会话中的不可序列化对象”。

截图如下：

解决这个问题的最佳方法是什么？如何使字符串“值”可序列化？

我曾经知道C++是一种静态类型语言,但较新的C++规范引入了一种较新的语法auto,可以自行确定变量类型.那么C++仍然可以被认为是一种静态类型的语言吗？