DataConversionWarning 在 Scikit 中拟合 RandomForestRegressor答案

【问题标题】：DataConversionWarning fitting RandomForestRegressor in ScikitDataConversionWarning 在 Scikit 中拟合 RandomForestRegressor
【发布时间】：2015-05-29 13:30:13
【问题描述】：

我正在尝试将 RandomForestRegressor 拟合到我的训练集，

rfr.fit(train_X , train_y)

但不断收到以下警告：

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/IPython/kernel/main.py:1：DataConversionWarning：当需要一维数组时，传递了列向量 y .请将 y 的形状更改为 (n_samples, )，例如使用 ravel()。如果 name == 'main':

我正在使用 Pandas，因此假设训练集可能需要在 numpy 数组中，即所谓的 .values：

train_y = train[label].values
train_X = train[features].values

检查类型和形状：

print type(train_X), train_X.shape
print type(train_y), train_y.shape

<type 'numpy.ndarray'> (20457, 44)  
<type 'numpy.ndarray'> (20457, 1)

不太确定下一步该做什么，只找到了this answer，但这并没有多大帮助。

它确实输出了一个结果，但我不知道它是否正确。通过交叉验证，它会一遍又一遍地创建警告。

【问题讨论】：

那么你试过rfr.fit(train_X , train_y.values) 吗？
感谢您的回答，.values 已经在 train_y = train[label].values 中（我尝试过您建议的格式，但结果相同）
试试这个rfr.fit(train_X , train_y.values.ravel())

标签： python numpy pandas scikit-learn random-forest

【解决方案1】：

正如警告所说，我们想将维度从 (N,1) 更改为 (N,)。我们可以使用 numpy 的 ravel 函数。

使用 np.ravel(train_y) 代替 train_y。

你也可以试试 train_y.reshape((-1,))。

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试y.shape=y.shape[0]，因为你应该让y.shape像(20457,)，而不是(20457,1)

【讨论】：

【解决方案3】：

警告告诉你该怎么做，对吧？问题是什么？尽管有警告，但结果是否正确？是的，它们是，因为您的意思是使用一维向量 y。

如何摆脱警告？如果您的意思是 y 是一维向量而不是矩阵的列，请使用 y.ravel() 作为警告。

【讨论】：