Inflearn Community Q&A

전체 소스코드입니다.

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)

네 알겠습니다. 말씀 감사합니다.

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.

이런 에러가 뜹니다.

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'

안녕하십니까,

전체 오류 메시지를 여기에 텍스트로 올려주셨으면 합니다.

감사합니다.