X2D = pca.fit_transform(train_num)报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'
时间: 2023-11-10 07:57:09 浏览: 84
这个报错是因为在对X2D进行分析时,train_num是一个NoneType对象,没有split属性。可能的原因是在对train_num进行处理之前没有正确的初始化或赋值。建议检查代码中对train_num的处理步骤,确保正确初始化和赋值。
如果你能提供更多关于train_num变量和其它相关代码的信息,我将能够提供更具体的帮助。
相关问题
pca = PCA(n_components=3) X_pca = pca.fit_transform(X)中pca.fit_transform报错解决办法
当在使用PCA进行数据降维时,出现pca.fit_transform()报错时,常见的解决办法有以下几种:
1. 检查输入数据的格式是否正确。PCA类的fit_transform()方法要求输入的数据矩阵X为C-ordered数组,即按行进行存储。如果数据不满足该要求,需要使用numpy库的ascontiguousarray()函数进行转换。你需要检查输入的数据格式是否正确,并使用ascontiguousarray()函数进行转换。
2. 检查输入数据是否存在缺失值。PCA类的fit_transform()方法默认会对数据中的缺失值进行均值估计并填充缺失值。但是,如果数据中存在大量的缺失值,可能会导致PCA计算失败。因此,你需要检查数据中是否存在缺失值,如果存在缺失值,可以考虑删除或填充缺失值。
3. 检查数据的方差是否存在为0的维度。如果数据某个维度的方差为0,那么这个维度实际上没有提供任何信息,也就不能用于降维。在实际应用中,很容易出现方差为0的维度,比如说某些特征在所有样本中都是相同的。如果存在这样的维度,可以考虑删除这个维度或者在PCA中指定更小的n_components参数。
4. 检查是否成功导入PCA类。如果你在导入PCA类时出现了错误,可能是因为你没有正确安装或导入scikit-learn库。你需要确保已经正确安装了scikit-learn库,并且在代码中正确导入了PCA类。
以上是一些常见的解决pca.fit_transform()报错的方法,你可以根据具体情况进行尝试。如果问题仍然存在,可以提供错误提示信息以便更好地定位问题。
pca = PCA(n_components=0.9) # 保持90%的信息 new_train_pca = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_test_pca = pca.fit_transform(test_data_scaler) pca = PCA(n_components=16) new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) new_test_pca_16 = pca.fit_transform(test_data_scaler) new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) new_train_pca_16['target']=train_data_scaler['target']
这段代码是一个使用PCA进行数据降维的过程。首先,通过PCA(n_components=0.9)来定义一个PCA对象,将其n_components参数设置为0.9,表示要将数据降到原来的90%信息量。然后,分别对训练集和测试集进行PCA降维,降维后的结果分别保存在new_train_pca和new_test_pca中。接着,再次定义一个PCA对象,将其n_components参数设置为16,表示要将数据降到原来的16个特征。然后,分别对训练集和测试集进行PCA降维,降维后的结果分别保存在new_train_pca_16和new_test_pca_16中,并将训练集的目标变量(假设为'target')添加到new_train_pca_16中。最终,new_train_pca_16和new_test_pca_16可以作为降维后的新数据集用于模型训练和测试。