sklearn knn 预测错误：float() 参数必须是字符串或数字，而不是 'dict'答案

【问题标题】：sklearn knn prediction error: float() argument must be a string or a number, not 'dict'sklearn knn 预测错误：float() 参数必须是字符串或数字，而不是 'dict'
【发布时间】：2015-05-20 03:40:06
【问题描述】：

我正在尝试将记录提供给 knn.predict() 以使用以下代码进行预测：

person_features = {
 'cma': 462, # Metropolitan area
 'agegrp': 9, # Age Group
 'sex': 1, 
 'ageimm': 6, # Age group at immigration
 'immstat': 1, # Immigrant status
 'pob': 21, # Other Eastern Asia
 'nol': 4, # First languages
 'cip2011': 7, # Major field of study: Mathematics, computer and information     sciences
 'hdgree': 12, # Hightest Education
}

prediction = knn.predict(person_features)
labels={True: '>50K', False: '<=50K'}
print(labels[prediction])

但它显示了

TypeError: float() 参数必须是字符串或数字，而不是 'dict'

我尝试将其放入元组列表中，例如：

person_features= [('cma',462), ('agegrp',9), ('sex',1), ('ageimm',6), ('immstat',1), ('pob',21), ('nol',4), ('cip2011',7), ('hdgree',12)])

但也没有用。

我应该怎么做才能解决这个类型错误？我觉得解决方案很简单，但不知何故我只能绕着它转。

【问题讨论】：

它需要一个浮点数的 numpy 数组，您正在传递一个 dict，您需要将输入数据转换为仅包含值的 numpy 数组，请参见此处的示例：scikit-learn.org/stable/tutorial/statistical_inference/…
非常感谢您的回复。然后我尝试了 inputData = np.ndarray(shape=(1,10)) inputData=[462,12,1,6,1,21,4,7,12,1] 它有效:)虽然我不是对预测感到满意，因为它说我的收入将少于
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标签： python-3.x scikit-learn knn

【解决方案1】：

刚开始学习 Python 不到三个月。所以请耐心等待我的业余问题和答案！

# I looked up the numbers from the coding book
cma = 462
agegrp = 9
sex = 1
ageimm = 6 
immstat = 1 
pob = 21
nol = 4
cip2011 =7  
hdgree = 12
MoreThan50K = 1 # what I am going to predict, 1 for >50K, 0 for <50K 

person_features = [cma, agegrp, sex, ageimm, immstat, pob, nol, cip2011, hdgree, MoreThan50K]
prediction = knn.predict(person_features)

所以这毕竟是相当简单的。

【讨论】：