scikit-learn RandomForestClassifier、デバッグ方法のアドバイスを停止しました

Question

RandomForestClassifierでグリッド検索を実行していて、機能を変更して突然コードが次のエラーを生成するまで動作していました（line classifier.fit ）

私はコードを変更しませんでしたが、フィーチャのディメンションを16から8に減らしました。私は何を調べるべきかについて完全に混乱しています。このエラーは何を意味しますか？

エラー：

multiprocessing.pool.RemoteTraceback: 
""" 
Traceback (most recent call last): 
    File "/home/zqz/Programs/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/_parallel_backends.py", line 344, in __call__ 
return self.func(*args, **kwargs) 
File "/home/zqz/Programs/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py", line 131, in __call__ 
return [func(*args, **kwargs) for func, args, kwargs in self.items] 
File "/home/zqz/Programs/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/externals/joblib/parallel.py", line 131, in <listcomp> 
return [func(*args, **kwargs) for func, args, kwargs in self.items] 
File "/home/zqz/Programs/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py", line 120, in _parallel_build_trees 
tree.fit(X, y, sample_weight=curr_sample_weight, check_input=False) 
File "/home/zqz/Programs/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/tree/tree.py", line 739, in fit 
X_idx_sorted=X_idx_sorted) 
File "/home/zqz/Programs/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/tree/tree.py", line 246, in fit 
raise ValueError("max_features must be in (0, n_features]") 
ValueError: max_features must be in (0, n_features] 

コード：あなたのrfc_tuning_paramsで

classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=20, n_jobs=-1) 
    rfc_tuning_params = {"max_depth": [3, 5, None], 
         "max_features": [1, 3, 5, 7, 10], 
         "min_samples_split": [2, 5, 10], 
         "min_samples_leaf": [1, 3, 10], 
         "bootstrap": [True, False], 
         "criterion": ["gini", "entropy"]} 
    classifier = GridSearchCV(classifier, param_grid=rfc_tuning_params, cv=nfold, 
           n_jobs=cpus) 
    model_file = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "random-forest_classifier-%s.m" % task) 
    classifier.fit(X_train, y_train) #line that causes the error 
    nfold_predictions=cross_val_predict(classifier.best_estimator_, X_train, y_train, cv=nfold) 

Answer 1

、あなたは"max_features": [1, 3, 5, 7, 10]を持っています。これには、フィーチャの数（8）より大きい10が含まれます。したがって、あなたは、あなたが"max_features"から10を削除する必要がエラー

ValueError: max_features must be in (0, n_features] 

を取得します。