ValueError: kontinuierlich wird nicht unterstützt

Ich bin mit GridSearchCV für die cross-Validierung einer linearen regression (nicht ein Klassifikator noch eine Logistische regression).

Benutze ich auch StandardScaler für die Normalisierung von X

Mein dataframe hat 17 Funktionen (X) und 5-Zielen (y) (Beobachtungen). Um 1150 Zeilen

Ich immer ValueError: kontinuierlich wird nicht unterstützt Fehlermeldung und lief aus Optionen.

hier ist ein code (vorausgesetzt, alle importiert sind richtig gemacht):

soilM = pd.read_csv('C:/training.csv', index_col=0)
soilM = getDummiedSoilDepth(soilM) #transform text values in 0 and 1

soilM = soilM.drop('Depth', 1) 

soil = soilM.iloc[:,-22:]

X_train, X_test, Ca_train, Ca_test, P_train, P_test, pH_train, pH_test, SOC_train, SOC_test, Sand_train, Sand_test = splitTrainTestAdv(soil)

scores = ['precision', 'recall']


for score in scores:

    for model in MODELS.keys():

        print model, score

        performParameterSelection(model, score, X_test, Ca_test, X_train, Ca_train)

def performParameterSelection(model_name, criteria, X_test, y_test, X_train, y_train):

    model, param_grid = MODELS[model_name]
    gs = GridSearchCV(model, param_grid, n_jobs= 1, cv=5, verbose=1, scoring='%s_weighted' % criteria)

    gs.fit(X_train, y_train) 

    print(gs.best_params_)

    for params, mean_score, scores in gs.grid_scores_:
        print("%0.3f (+/-%0.03f) for %r"
          % (mean_score, scores.std() * 2, params))


    y_true, y_pred = y_test, gs.predict(X_test)
    print(classification_report(y_true, y_pred))


MODELS = {
    'lasso': (
        linear_model.Lasso(),
        {'alpha': [0.95]}
    ),
    'ridge': (
        linear_model.Ridge(),
        {'alpha': [0.01]}
    ),
    'elasticnet': (
        linear_model.ElasticNet(),
        {
            'alpha': [0.6],
            'l1_ratio': [0.4]
        }
    ),
    'svr': (
        svm.SVR(),
        {
            'C': [5.0],
            'epsilon': [0.1],
            'kernel': ['linear']
        }
    )
 }


def performLasso(X_train, y_train, X_test, parameter):

     alpha = parameter[0]

    model = linear_model.Lasso(alpha=alpha, normalize=True) #pass alpha to Lasso
    model.fit(X_train, y_train)



    return model.predict(X_test)

def splitTrainTestAdv(df):


    y = df.iloc[:,-5:].copy()  # last 5 columns
    X1 = df.iloc[:,:-5].copy()  # Except for last 5 columns

    Ca = y['Ca'].copy()
    P = y['P'].copy()
    pH = y['pH'].copy()
    SOC = y['SOC'].copy()
    Sand = y['Sand'].copy()


    #Scaling and Sampling

    X = StandardScaler(copy=False).fit_transform(X1)

    X_train, X_test, Ca_train, Ca_test = train_test_split(X, Ca, test_size=0.2, random_state=0)


    return X_train, X_test, Ca_train, Ca_test, P_train, P_test, pH_train, pH_test, SOC_train, SOC_test, Sand_train, Sand_test

Diese sind die wichtigsten Teile des Codes

Dies ist der wichtigste Teil der Fehler-Ausgang:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-90-1315d47e2551> in <module>()
     20         print '####################'
     21         print featuresV[1]
---> 22         performParameterSelection(model, score, X_test, Ca_test,  X_train, Ca_train)
     23         print featuresV[2]
     24         performParameterSelection(model, score, X_test, P_test, X_train, P_train)

<ipython-input-41-7075e1a49412> in performParameterSelection(model_name, criteria, X_test, y_test, X_train, y_train)
     12     # cv=5 - constant; verbose - keep writing
     13 
---> 14     gs.fit(X_train, y_train) # Will get grid scores with outputs from ALL models described above
     15 
     16         #pprint(sorted(gs.grid_scores_, key=lambda x: -x.mean_validation_score))

C:\Users\Tony\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\grid_search.pyc in fit(self, X, y)
    730 
    731         """
--> 732         return self._fit(X, y, ParameterGrid(self.param_grid))



     90     if (y_type not in ["binary", "multiclass", "multilabel-indicator",
     91                        "multilabel-sequences"]):
---> 92         raise ValueError("{0} is not supported".format(y_type))
     93 
     94     if y_type in ["binary", "multiclass"]:

 ValueError: continuous is not supported

Hier einige Daten nach der Verwendung von Boden.Kopf(15). Es zeigt nicht alle Spalten, sondern Sie sollten sich benehmen in der gleichen Weise mit 8-Funktionen anstelle von 17. Als für den Gegner: dies sind die letzten 5 Spalten, aber der code hier berechnete nur einen (Ca)

    BSAN    BSAS    BSAV    CTI ELEV    EVI LSTD    LSTN    REF1    REF2    ... RELI    Subsoil Topsoil TMAP    TMFI    Ca  P   pH  SOC Sand
PIDN                                                                                    
92RkYor6    -0.405797   -0.563636   -0.806271   -0.228241   -0.691982     1.653790  -0.605889   0.627488    -0.856727   0.056586    ... -0.062181   0     1 0.896228    1.651807    -0.394962   0.031291    0.488676    -0.389042   0.630347
nPv9P04t    -0.688406   -0.709091   -0.739082   -0.189180   1.185523    0.395773    -0.381748   -0.338928   -0.774545   -0.818182   ... 2.995923    1   0   1.539208    1.618022    -0.460044   -0.366432   -0.549490   0.204798    -1.162260
oCASbXEx    -0.623188   -0.654545   -0.727884   -0.155835   0.711136    0.517493    -0.035002   -0.092554   -0.725818   -0.651206   ... -0.300034   1   0   0.286952    0.657765    0.259613    -0.407934   0.591558    -0.529688   -0.793082
xq94dGBz    -0.746377   -0.781818   -0.862262   -0.340427   0.791314    0.672741    -0.665032   -0.128613   -0.853091   -0.741187   ... -0.418960   0     1 0.276740    0.678724    -0.467854   -0.245386   -0.577548   -0.428111   -0.130845
GYSYA8Yf    -0.862319   -0.836364   -0.783875   -0.020427   4.715590    0.473032    -1.321194   -2.560069   -0.791273   -0.827458   ... 2.299354    1   0   0.583042    1.825040    1.442361    -0.328389   0.797320    -0.443738   -0.892037
G4e9Ahvi    -0.710145   -0.736364   -0.727884   -0.175122   -1.003786   0.744898    -0.678329   0.851702    -0.661818   -0.474954   ... -0.300034   1   0   1.544703    1.641861    -0.355335   -0.079380   -0.287610   -0.256209   0.287810
SHU443XO    -0.579710   -0.736364   -0.963046   -0.536744   -0.179733   1.793003    -0.914052   0.291898    -0.966545   -0.086271   ... 0.260618    0   1   1.840689    2.223996    -0.499961   0.155796    -0.886192   -0.107749   0.942435
oAeygDKu    -0.152174   -0.154545   -0.134378   1.252267    -0.796659   -0.155977   1.309391    0.642680    -0.205818   -0.341373   ... -0.537887   1   0   -0.320335   0.429981    -0.441821   -0.352598   0.339031    -0.826609   1.650344
agBvYkUI    -0.724638   -0.790909   -0.839866   0.114245    1.363697    0.726676    -1.687885   0.060034    -0.706909   -0.523191   ... 1.127081    1   0   1.254782    0.972442    -0.505456   -0.345681   -1.774712   0.071966    -1.207931
8ujcZd8d    -0.427536   -0.600000   -0.806271   -0.667808   -1.208686   2.008018    -1.276453   1.203854    -0.698182   0.224490    ... 0.107713    0   1   0.288463    0.013744    -0.362277   -0.338764   0.039740    -0.232768   0.451467
hqO5LhmQ    -0.644928   -0.690909   -0.772676   -0.195877   1.138753    0.390671    0.145537    -0.544813   -0.722909   -0.729128   ... -0.537887   0   1   0.153926    0.422784    -0.460333   -0.300721   -0.063142   -0.607825   1.208852
QsfH8CWp    -0.449275   -0.618182   -0.862262   -0.512923   -0.712027   1.537901    -0.665190   0.595265    -0.884364   -0.103896   ... -0.028203   1   0   0.896228    1.651807    -0.475953   -0.252303   -0.128612   -0.670335   0.786391
5hhEGbrX    -0.260870   -0.290909   -0.335946   -0.175122   -0.749889   0.400146    0.299908    0.567983    -0.423273   -0.244898   ... -0.520897   1   0   0.249117    0.907095    -0.142446   -0.397558   0.423206    -0.412483   -0.678903
XlJWsmdz    -0.768116   -0.800000   -0.873460   -0.737115   0.682183    1.013848    -1.013065   -0.376346   -0.837818   -0.544527   ... 1.619776    1   0   0.942437    1.482143    -0.358517   1.283256    -0.072494   -0.490620   -0.899649
FY3riRgw    -0.818841   -0.863636   -0.873460   -0.739177   1.715590    1.434402    -1.669818   -0.090647   -0.874909   -0.388683   ... 3.182807    0   1   1.254782    0.972442    -0.333063   0.020916    -0.942309   1.314342    -0.690321

15 Zeilen × 22 Spalten

  • Im wesentlichen könnte Sie bitte einer der folgenden: sscce.org
  • es ist sehr schwierig in diesem Fall. Ich habe eine original-csv-Datei, aber ich glaube nicht, dass es eine Möglichkeit es zu befestigen. Aber mit dieser Datei werden alle notwendigen code ist hier bereits
InformationsquelleAutor Toly | 2015-10-09
  1. 6

    Ihre Fehler continuous is not supported sagt mir, Sie versuchen zu tun, "etwas" von regression domain über die Einstufung domain.

    Mindestens 1 Sache fängt mein Auge als Ihr Ziel ist die regression: 

     scores = ['precision', 'recall']

    Beginnen mit, beide haben nichts zu tun mit einer regression (wie @zero323 wies in einem Kommentar auf Ihre Frage): Sie sind Genauigkeit Maßnahmen für die Einstufung. Versuchen Sie jede regression erzielt, die Ihren Geschmack aus diese sklearn docs-Seite, Abschnitt "3.3.1.1. In häufigen Fällen: vordefinierte Werte"

    So weit wie der rest von dem code betroffen ist, würde ich Sie ermutigen, neu zu schreiben, den code von Grund auf: Stück für Lasso, Stück für Ridge, Stück für ElasticNet und Stück für SVM (warum würden Sie Ridge und Lasso getrennt von ElasticNet, wie Sie sind spezielle Fälle von ElasticNet???). Dadurch werden Sie nicht mehr als 10-15 Zeilen code. Nur, nachdem Sie machte es sicher, alle von Ihnen ausführen, optimale hyperparameters gefunden werden, und wünschenswert regression Metriken berechnet werden, würde ich versuchen, den code optimieren und alles zusammen in einer Schleife.

    PS:

    wie sind diese Schleifen laufen soll:

    for score in scores:
  for model in MODELS.keys():

    vor der Festlegung MODELS?

    InformationsquelleAutor Sergey Bushmanov
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