Unknown label type:'continuous-multioutput질문
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작성한 질문수 4
안녕하세요 학습 데이터 세트로 학습 수행 부분에서 이런 에러가 뜨는데 다른 코딩 내용으로 바꿔도 에러가 해결이 되질 않네요 다른 방법 없을까요?
답변 8
0
import sklearn
print(sklearn.__version__)
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
iris =load_iris()
iris_data=iris.data
iris_label=iris.data
print('iris target 값:',iris_label)
print('iris target명:', iris.target_names)
iris_df=pd.DataFrame(data=iris_data, columns=iris.feature_names)
iris_df['label']=iris.target
iris_df.head(3)
X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(iris_data,iris_label, test_size=0.2,random_state=11)
dt_clf=DecisionTreeClassifier(random_state=11)
dt_clf.fit(X_train, y_train)
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음, 작성한 전체 소스코드를 보지 않아서 모르겠는데, target값이 float형으로 되지 않았나 의심해 봅니다.
target(label)값의 type을 조사해 보시고 float으로 되어 있으면 int 형으로 변경후 재 수행해보십시요.
그래도 안되면 전체 소스코드를 여기에 올려주십시요.
0
ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-13-1c6e7e203217> in <module> 3 4 #학습 수행 ----> 5 dt_clf.fit(X_train, y_train) ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted) 888 """ 889 --> 890 super().fit( 891 X, y, 892 sample_weight=sample_weight, ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted) 179 180 if is_classification: --> 181 check_classification_targets(y) 182 y = np.copy(y) 183 ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py in check_classification_targets(y) 170 if y_type not in ['binary', 'multiclass', 'multiclass-multioutput', 171 'multilabel-indicator', 'multilabel-sequences']: --> 172 raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type) 173 174 ValueError: Unknown label type: 'continuous-multioutput'
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