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질문 & 답변
카테고리
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세부 분야
딥러닝 · 머신러닝
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해결 여부
미해결
마지막 셀에서 오류가 납니다.
22.05.16 22:20 작성 조회수 210
0
dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state = 156)
skfold = StratifiedKFold(n_splits=3)
n_iter = 0
cv_accuracy = []
# StratifiedKFold의 split() 호출시 반드시 레이블 데이터 셋도 추가 입력 필요
for train_index, test_index in skfold.split(features, label):
# split()으로 반환된 인덱스를 이용하여 학습용, 검증용 테스트 데이터 추출
X_train, y_train = features[train_index], features[test_index]
X_test, y_test = label[train_index], label[test_index]
# 학습 및 예측
dt_clf.fit(X_train, y_train)
pred = dt_clf.predict(X_test)
# 반복 시 마다 정확도 측정
n_iter += 1
accuracy = np.round(accuracy_score(y_test, pred), 4)
train_size = X_train.shape[0]
test_size = X_test.shape[0]
print('\n#{0} 교차 검증 정확도: {1}, 학습 데이터 크기: {2}, 검증 데이터 크기: {3}'.
format(n_iter, accuracy, train_size, test_size))
print('#{0} 검증 세트 인덱스:{1}'.format(n_iter, test_index))
cv_accuracy.append(accuracy)
# 교차 검증별 정확도 및 평균 정확도 계산
print('\n## 교차 검증별 정확도:', np.round(cv_accuracy, 4))
print('## 평균 검증 정확도:', np.mean(cv_accuracy))
이런 코드를 작성했더니 dt_clf.fit(X_train, y_train)에서
ValueError: Unknown label type: 'continuous-multioutput'이라는 오류가 납니다.
이런 오류는 왜 발생하는 것이고 어떻게 해결하나요?
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권 철민
지식공유자2022.05.17
안녕하십니까,
소스 코드 수정이 잘못되었군요. 아래의 skfold.split() for loop 내에서 학습과 검증 데이터를 추출로직에서
y_train값을 추출할 때 features에서 test_index를 가져오는 군요. label에서 가져 오셔야 합니다.
X_train, y_train = features[train_index], features[test_index]
=> 는 아래와 같이 변경되어야 합니다.
X_train, y_train = features[train_index], label[train_index]
감사합니다.
답변 1