带有浮点数和整数的数组的随机森林评估 - numpy答案

【问题标题】：Random Forest evaluation for array with floats and integers - numpy带有浮点数和整数的数组的随机森林评估 - numpy
【发布时间】：2017-07-26 16:30:44
【问题描述】：

我有一个数组，其中包含作为浮点数的特征值，我有一个标签数组，它们是整数 - 1 和 0。

示例：特征值：

[[  17.99    10.38   122.8   ...,    0.147    0.242    0.079]
 [  20.57    17.77   132.9   ...,    0.07     0.181    0.057]]

当我将标签附加到特征值数组时，标签变为浮动。示例 - 附加 0 的特征值：

[[  17.99    10.38   122.8   ...,    0.242    0.079    0.   ]]

当我运行以下代码时：

training_set = data_features[:,0:9] 
test_set = data_features[:,9] 
seed = 7
num_trees = 100
max_features = 3
kfold = model_selection.KFold(n_splits=10, random_state=seed)
model = RandomForestClassifier(n_estimators=num_trees, max_features=max_features)
results = model_selection.cross_val_score(model, training_set, test_set, cv=kfold)
print(results.mean())

我收到一个错误：

raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type)

ValueError: Unknown label type: 'continuous'

根据我的阅读，我看到这是因为标签是浮动的。

如果我将特征值的 dtype 更改为“int”，代码确实可以工作，但我需要保留浮点数。

有没有办法将标签作为整数，将特征值作为浮点数，以便代码正常工作？

【问题讨论】：

test_set = data_features[:,9].astype(int) 这应该可以解决问题。
但是我的测试集是我训练集的 10%，这也是浮动的。如果我这样做 .astype(int) 它会使测试集归零。
你只需要将一列转换为int。知道了。让我检查一下。如果它是一个标准示例，您可以分享更多代码或链接到它。
这实际上是我的错误，我将标签放入一个单独的数组中并且您的解决方案有效。谢谢！

标签： python arrays numpy random-forest

【解决方案1】：

您需要将 y_labels 转换为整数，以便 RandomForestClassifier 可以对其进行训练。

test_set = data_features[:,9].astype(int)

【讨论】：