30 fits failed with the following error: Traceback (most recent call last): File "D:\dev\python\python3.10.6\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 686, in _fit_and_score estimator.fit(X_train, y_train, **fit_params) File "D:\dev\python\python3.10.6\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 1247, in fit super().fit( File "D:\dev\python\python3.10.6\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py", line 177, in fit self._validate_params() File "D:\dev\python\python3.10.6\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 600, in _validate_params validate_parameter_constraints( File "D:\dev\python\python3.10.6\lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py", line 97, in validate_parameter_constraints raise InvalidParameterError( sklearn.utils._param_validation.InvalidParameterError: The 'criterion' parameter of DecisionTreeRegressor must be a str among {'squared_error', 'friedman_mse', 'absolute_error', 'poiss on'}. Got 'mse' instead.
时间: 2023-07-06 16:35:50 浏览: 140
这个错误提示是因为 DecisionTreeRegressor 的参数 'criterion' 取值只能是 {'squared_error', 'friedman_mse', 'absolute_error', 'poisson'} 中的一个字符串,但是你传入了 'mse' 这个字符串,导致参数类型错误。
可以将 'mse' 修改为 'squared_error',这是 'mse' 对应的官方字符串。修改后的代码如下:
```
tree_param = {'criterion': ['squared_error', 'friedman_mse', 'absolute_error', 'poisson'],
'max_depth': list(range(10))}
grid = GridSearchCV(tree.DecisionTreeRegressor(), param_grid=tree_param, cv=3)
grid.fit(Xtrain, Ytrain)
print(grid.best_params_)
print(grid.best_estimator_)
```
这样就可以避免 'criterion' 参数错误了。
相关问题
ValueError: All the 5 fits failed. It is very likely that your model is misconfigured. You can try to debug the error by setting error_score='raise'. Below are more details about the failures: -------------------------------------------------------------------------------- 5 fits failed with the following error: Traceback (most recent call last): File "E:\PycharmProjects\nihe\venv\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 732, in _fit_and_score estimator.fit(X_train, y_train, **fit_params) File "E:\PycharmProjects\nihe\venv\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 1151, in wrapper return fit_method(estimator, *args, **kwargs) File "E:\PycharmProjects\nihe\venv\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 390, in fit y, expanded_class_weight = self._validate_y_class_weight(y) File "E:\PycharmProjects\nihe\venv\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 749, in _validate_y_class_weight check_classification_targets(y) File "E:\PycharmProjects\nihe\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py", line 215, in check_classification_targets raise ValueError( ValueError: Unknown label type: continuous. Maybe you are trying to fit a classifier, which expects discrete classes on a regression target with continuous values.
这个错误提示表明你的目标变量`y`的类型是连续值,而随机森林模型`RandomForestClassifier`是一个分类器,它期望目标变量是离散的类别。
解决这个问题的方法是使用适合回归问题的模型,例如`RandomForestRegressor`。如果你想进行回归任务,可以尝试将模型改为`RandomForestRegressor`,并相应地调整评估指标。
如果你确实想进行分类任务,并且目标变量是连续值,那么你需要将连续值转换为离散的类别。你可以使用一些分箱(binning)或者阈值(thresholding)的方法将连续值转换为分类类别。具体的方法取决于你的数据和任务需求。
另外,确保目标变量`y`的数据类型正确,并且没有缺失值或其他数据处理问题。你可以使用`np.isnan()`或`pd.isnull()`来检查目标变量是否存在缺失值。
最后,还可以尝试在交叉验证时调整其他参数,例如设置`error_score='raise'`以提高错误报告的可读性,以便更好地调试问题。
希望这些提示能够帮助你解决问题!如果还有其他疑问,请随时提问。
hdulist = fits.open(fits) AttributeError: 'str' object has no attribute 'open'
非常抱歉,看来我在代码中犯了一个错误。感谢您的指正。
请使用以下修正后的代码将fits文件保存为png格式:
```python
from astropy.io import fits
from PIL import Image
# 打开fits文件
hdulist = fits.open('fist.fits')
data = hdulist[0].data
# 将数据转换为图像
image = Image.fromarray(data)
# 保存为png格式
image.save('fist.png')
# 关闭文件
hdulist.close()
```
请确保将'fist.fits'替换为您实际的fits文件路径和文件名。保存后的png文件将在同一目录下生成,命名为'fist.png'。
再次对之前的错误表示歉意,感谢您的理解。