とValueError：scikit-学ぶ

Question

不明なラベルタイプIがメタ機能を生成しようとするので、私はチュートリアルに従うと、次のように記述：

clf = tree.DecisionTreeClassifier()

clf.fit(X, y)

しかし、それはとValueErrorを発生させます。

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/tree/tree.py", line 739, in fit 
X_idx_sorted=X_idx_sorted) 
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/tree/tree.py", line 146, in fit 
check_classification_targets(y) 
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/multiclass.py", line 172, in check_classification_targets 
raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type) 
ValueError: Unknown label type: 'unknown' 

なぜ発生するのですか？

データセットがフロートと整数で構成されて、クラスラベルは整数です。 記述（）は、これを返し：

  x1  x2  x3  x4  x5  x6  x7  x8 
count 3500.00 3500.00 3500.00 3500.00 3500.0 3500.00 3500.00 3500.00 
unique 501.00 516.00 572.00 650.00 724.0 779.00 828.00 757.00 
top  0.12  0.79  0.82  0.83  1.9  1.68  1.67  2.03 
freq  23.00 25.00 22.00 18.00 16.0 15.00 13.00 14.00 

     x9  x10 ...  x32  x33  x34  x35  x36 
count 3500.00 3500.00 ... 3500.00 3500.00 3500.00 3500.00 3500.00 
unique 730.00 676.00 ...  496.00 504.00 503.00 505.00 486.00 
top  3.27  3.47 ...  0.01  0.58 -0.27 -0.02  0.26 
freq  15.00 16.00 ...  23.00 24.00 26.00 23.00 24.00 

     x37  x38  x39  x40 class 
count 3500.00 3500.00 3500.00 3500.00 3500 
unique 488.00 490.00 492.00 506.00  3 
top  -0.03 -0.07  0.05 -0.19  1 
freq  23.00 25.00 22.00 24.00 1185 

データセットが次のようになります

 x33 x34 x35 x36 x37 x38 x39 x40 class 
0  -0.7 0.51 0.34 -0.13 -0.87 0.56 -0.53 0.29  2 
1  1.12 0.6 0.28 2.17 0.18 -0.09 -1.33  1  1 
2  -0.3 -0.07 -0.99 -0.75 1.11 1.35 -1.63 0.1  0 
3 -0.29 -1.62 0.19 -1.04 0.43 -1.82 -1.14 -0.23  1 
4 -0.78 -0.12 -0.35 0.44 0.31 -0.45 -0.23 0.27  0 
5  0.28 0.61 -0.4 -1.96 1.26 -0.72 2.01 0.95  2 
6  0.07 1.91 -0.15 -0.27 1.9 1.14 -0.05 0.04  0 
7  1.52 -1.52 -0.16 -0.41 -0.48 -0.37 0.8 1.3  2 
8 -0.52 -1.41 -3.49 1.74 -0.37 -0.25 -0.63 0.2  2 
9  0.78 0.09 -0.7 1.12 -0.32 -0.43 -0.34 -1.04  2 
10 0.25 0.29 -0.73 -0.02 2.14 1.49 0.02 -2.16  2 
11 -1.72 -0.09 0.43 -0.33 -1.66 -0.73 1.45 2.11  2 
12 -0.01 -2.63 -1.91 0.59 0.8 0.35 1.58 -0.98  2 

その形状は[3500行×41列]です。

Answer 1

おそらく2つの問題と解決策があります。
1.データに適切な次元がありますか？あなたのデータが適切な形式であることを保証するためにX.shape（）でそれを確認し、あなたもnp.asarray（...、DTYPE = NPで浮いているように、あなたのデータを変換するためthis question
2トライを確認することができます。 float64）、あなたもthis question