在Python中使用切片

Question

我使用UCI repo的数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Energy+efficiency 然后执行下一步：

from pandas import *
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.cross_validation import train_test_split

dataset = read_excel('/Users/Half_Pint_boy/Desktop/ENB2012_data.xlsx')
dataset = dataset.drop(['X1','X4'], axis=1)
trg = dataset[['Y1','Y2']]
trn = dataset.drop(['Y1','Y2'], axis=1)

然后进行模型和交叉验证：

^{pr2}$

我正在创建一个用于预测值的回归模型，但是有一个问题。代码如下：

TestModels = DataFrame()
tmp = {}

for model in models:

    m = str(model)
    tmp['Model'] = m[:m.index('(')]    

for i in range(Ytrn.shape[1]):
    model.fit(Xtrn, Ytrn[:,i]) 
    tmp[str(i+1)] = r2_score(Ytest[:,0], model.predict(Xtest))
    TestModels = TestModels.append([tmp])
    TestModels.set_index('Model', inplace=True)

它显示了不可损坏的类型：“slice”表示行模型.拟合（Xtrn，Ytrn[：，i]）

如何避免这种情况并使其发挥作用？在

谢谢！在

Answer 1

我想我以前也有过类似的问题！在将数据提供给sklearn估计器之前，请尝试将数据转换为numpy数组。它很可能解决哈希问题。例如，您可以：

Xtrn_array = Xtrn.as_matrix() 
Ytrn_array = Ytrn.as_matrix()

当您将数据拟合到估计器时，请使用Xtrn_数组和Ytrn_数组。在