Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\随机森林\4.py", line 14, in <module> model.fit(train_data.drop('F4', axis=1), train_data['F4']) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 327, in fit X, y = self._validate_data( File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 581, in _validate_data X, y = check_X_y(X, y, **check_params) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 964, in check_X_y X = check_array( File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 665, in check_array dtype_orig = np.result_type(*dtypes_orig) File "<__array_function__ internals>", line 5, in result_type ValueError: at least one array or dtype is required
时间: 2023-09-06 16:09:09 浏览: 41
这是一个 Python 错误,看起来是在使用 scikit-learn 中的随机森林模型时出现的。错误信息中提到至少需要一个数组或数据类型,可能是数据集中缺少某些特征或标签导致的。你可以检查一下代码中是否正确加载了数据集,并且确保数据集中包含所有必要的特征和标签。如果需要进一步帮助,可以提供更多的代码和数据集信息。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 45, in <module> model(input) TypeError: 'module' object is not callable
这个错误提示表明你在代码中调用了一个模块对象,但是该模块对象不可调用。你需要检查代码中的 model 对象,看看是否正确地引用了需要调用的函数或类。可能原因是你的 model 对象与你预期的不同,或者你尚未在 model 模块中定义需要调用的函数或类。建议你检查代码中 model 对象的定义,以及确认是否已经定义了需要使用的函数或类。
Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 47, in <module> models(input) TypeError: 'module' object is not callable
这个错误提示表明你在尝试调用 `models` 模块,但是这个模块本身并不是一个可调用对象。
如果你想要使用 `models` 模块中的某个模型,你需要首先创建一个模型实例,然后对这个模型实例进行调用。以下是一个使用 `resnet18` 模型进行图像分类的示例代码:
```python
import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# 创建模型实例
model = models.resnet18()
# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load("resnet18.pth"))
# 切换为评估模式
model.eval()
# 加载图像
image = Image.open("image.jpg")
# 对图像进行预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
std=[0.229, 0.224, 0.225]
)
])
input = transform(image).unsqueeze(0)
# 使用模型进行预测
output = model(input)
# 输出预测结果
print(output)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个 `resnet18` 模型实例,并加载了预训练权重。然后,我们将模型切换为评估模式,并加载了一张图像。接下来,我们对图像进行了预处理,并将其作为输入传给模型进行预测。最后,我们输出了预测结果。
请注意,这里的 `models` 模块并没有被直接调用。我们只是从这个模块中导入了 `resnet18` 模型,并使用它创建了一个模型实例。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pptx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083543.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)