クロスバリデーションの問題

Question

クロスバリデーションを1つ残しておきます。しかし、私はエラーの下に取得しています：

AttributeError       Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-19-f15f1e522706> in <module>() 
     3 loo = LeaveOneOut(num_of_examples) 
     4 #loo.get_n_splits(X_train_std) 
----> 5 for train, test in loo.split(X_train_std): 
     6  print("%s %s" % (train, test)) 

はAttributeError：

from sklearn.cross_validation import train_test_split 
X_train, X_test, y_train, y_test = 
train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) 

from sklearn.preprocessing import StandardScaler 
sc = StandardScaler() 
sc.fit(X_train) 
X_train_std = sc.transform(X_train) 
X_test_std = sc.transform(X_test) 

from sklearn.cross_validation import LeaveOneOut 
num_of_examples = len(X_train_std) 
loo = LeaveOneOut(num_of_examples) 
for train, test in loo.split(X_train_std): 
print("%s %s" % (train, test)) 

Answer 1

私はあなたが使用していることを考える：「LeaveOneOut」オブジェクトが属性を持っていないが、以下のように詳細なコードがある

を「スプリット」 scikit-0.18以下のバージョンを学んで、バージョン0.18のチュートリアルを参考にしてください。

0.18より前のバージョンでは、コンストラクタには、上記のコードで提供されていない必須パラメータnが必要です。したがって、エラー。

を次のようにLeaveOneOutを初期化し、バージョン0.18

にscikitは、学ぶ

• 更新：

  Parameters: n : int Total number of elements in dataset.

  ソリューション：あなたはその言及documentation of LeaveOneOut for version 0.17 hereを参照することができますloo = LeaveOneOut(size of X_train_std)

編集：

あなたはscikitバージョン> = 0.18を使用している場合は

：

エルス

from sklearn.model_selection import LeaveOneOut 
for train_index, test_index in loo.split(X): 
    print("%s %s" % (train_index, test_index)) 
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] 
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index] 

は、バージョンの< 0.18ここでloo.split()が使用されていないことに注意してください（このように反復を使用し、 loo）が直接使用される：DOCから

from sklearn.cross_validation import LeaveOneOut 
loo = LeaveOneOut(num_of_examples) 
for train_index, test_index in loo: 
    print("%s %s" % (train_index, test_index)) 
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index] 
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]