我想预测用户是否会点击链接。我使用了逻辑回归。我一开始有很多数据,但在23个例子中没有遇到这个异常。当我尝试使用300万条数据时,就出现了这个异常。
以下是我的代码,改编自scikit-learn网站上的示例:
data = [line.strip() for line in open('dataforSVM.txt')]pod=[];listData=[];y=[];for i in range(0,len(data)): splitData=data[i].split(',' ); tempPod=[]; for j in range(0,len(splitData)-1): if isFloat(splitData[j]): tempPod.append(float(splitData[j])); y.append(float(splitData[j])); pod.append(tempPod)X=pod;Y=y;h = .02 # step size in the meshlogreg = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, class_weight='auto', dual=False, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, penalty='l2', random_state=None, tol=0.0001)Z=logreg.predict(X)print Zacc = accuracy_score(Y, Z)print acc
我得到了以下错误:
Traceback (most recent call last): File "D:/Users/jures/Desktop/logisticRegression.py", line 45, in <module> logreg.fit(X, Y) File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py", line 668, in fit X = atleast2d_or_csr(X, dtype=np.float64, order="C") File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 134, in atleast2d_or_csr "tocsr", force_all_finite) File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 111, in _atleast2d_or_sparse force_all_finite=force_all_finite) File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 91, in array2d X_2d = np.asarray(np.atleast_2d(X), dtype=dtype, order=order) File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py", line 320, in asarray return array(a, dtype, copy=False, order=order)ValueError: setting an array element with a sequence.
回答:
您可以通过使用以下内容作为数据文件来重现您的问题:
1,1,0A,3,15,5,0
由于if isFloat(splitData[j])
,您忽略了数据中一些用于X的值。因此,您最终得到的二维数组pod
中,有些行包含的条目比其他行少,从而导致错误。您应该清理数据,然后去掉那个if
条件。
此外,您的y
似乎也有问题。通过使用y.append(float(splitData[j]));
,您将使用for循环中的最后一个值作为j
。但您并没有在行的最后一个元素处停止那个for循环,而是在倒数第二个元素处停止。因此,每行数据的最后一个元素(通常是标签)将被丢弃。您可能需要使用j+1
来解决这个问题。