我的代码如下,每次我运行它时,它都有一个错误
“值错误:数据类型必须提供itemsize”
我找不到它不起作用的原因。
我不知道为什么?
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
trainX = [('2', '0.455', '0.365', '0.095', '0.514', '0.2245', '0.101', '0.15'), ('2', '0.35', '0.265', '0.09', '0.2255', '0.0995', '0.0485', '0.07'), ('1', '0.53', '0.42', '0.135', '0.677', '0.2565', '0.1415', '0.21'), ('2', '0.44', '0.365', '0.125', '0.516', '0.2155', '0.114', '0.155'), ('3', '0.33', '0.255', '0.08', '0.205', '0.0895', '0.0395', '0.055')]
trainY = ['15', '7', '9', '10', '7']
testX = [('3', '0.475', '0.36', '0.11', '0.452', '0.191', '0.099', '0.13'), ('3', '0.485', '0.37', '0.14', '0.5065', '0.2425', '0.088', '0.1465')]
model = LogisticRegression()
model.fit(trainX,trainY)
predict = model.predict(testX[0:2])#error
print predict
由于
LogisticRegression
需要数字数据,请首先使用numpy
将数据转换为float
,然后使用LogisticRegression
,如下所示:问题是数据中有字符串而不是数字。把数据改成:
你可能想读一点关于data types in Python的东西。
如果由于某种原因,您有这样的数据,并且不想手动重写它,您可以使用以下转换函数:
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