我必须交付一个机器学习项目,我收到了一个名为tester.py
。在另一个文件中编写完代码后,我必须运行 tester.py 才能查看结果,但出现错误:TypeError: 'StratifiedShuffleSplit' object is not iterable
我在另一个主题和网站中研究了这个错误,解决方案总是相同的:使用sklearn.model_selection导入GridSearchCV。我从一开始就已经这样做了,但是文件 tester.py 没有运行。
tester.py 中出现问题的代码部分是:
def main():
### load up student's classifier, dataset, and feature_list
clf, dataset, feature_list = load_classifier_and_data()
### Run testing script
test_classifier(clf, dataset, feature_list)
if __name__ == '__main__':
main()
我自己的代码运行良好。
有什么帮助吗?
尝试更改 tester.py 的以下行
当前版本的 StratifiedShuffleSplit 的工作方式与开发 tester.py 时的预期不同。
[..]
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
[..]
#cv = StratifiedShuffleSplit(labels, folds, random_state = 42)
cv = StratifiedShuffleSplit(n_splits=folds, random_state=42)
[..]
#for train_idx, test_idx in cv:
for train_idx, test_idx in cv.split(features, labels):
[..]
希望对你有帮助
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