JSONDecodeError:期望值：Iris数据的第1行列1（字符0）

Question

我正在尝试使用Iris数据集创建一个机器学习模型（通过观看教程、完成新手到机器学习和数据科学）来创建机器学习模型，到目前为止，我已经使用随机森林分类器对其进行分类，但现在我想对照自定义输入检查我的预测，我的主要分类代码如下：

X= iris.data
y= iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y)
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, n_jobs=2)
rfc.fit(X_train, y_train)
print ("Accuracy = %0.2f" % accuracy_score(y_test, rfc.predict(X_test)))
print (classification_report(y_test, rfc.predict(X_test)))
pickle.dump(rfc, open("iris_rfc1.pkl", "wb"))
my_random_forest = pickle.load(open("iris_rfc1.pkl","rb"))
url= "http://localhost:9000/api"
data = json.dumps({'sl':5.8,'sw':4,'pl':2,'pw':9})
r = requests.post(url, data)

print (r.json())

我用来连接的烧瓶文件：

^{pr2}$

但是当我运行这个程序时，我得到错误“jsondecodererror:Expecting value:line 1 column 1（char 0）”

其他细节：我使用Jupyter笔记本进行预测，atom用于创建flask文件，pyhtonversion3

Answer 1

函数make_predict（）传递的结果就是发生错误的地方。在

JSON（Java脚本对象表示法）只能表示/序列化有限的group数据类型，Numpy对象不属于该组。在

看看错误消息，数字0必须是由随机林分类器生成的预测，而rfc只在Numpy数组上操作。它们的输出也是相同的数据类型。json（）方法不知道如何序列化numpy对象。在

>>>a = rfc.predict(np.array([1,2,3,4]).reshape(1,-1))
>>>a, type(a)
(array([1]), numpy.ndarray)

>>>b = a[0]
>>>b, type(b)
(1, numpy.int32)

>>>c = np.asscalar(b)
>>>c, type(c)
(1, int)

y_hat是一个numpy数组，y_hat（输出变量）的第一个元素的类型为np.int32. 使用np.asscalar公司（）方法，json（）将能够识别它。在