cv = ShuffleSplit(X.shape[0], n_iter=10, test_size=0.2, random_state=0) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'n_iter'
时间: 2024-09-26 21:09:28 浏览: 8
cv = ShuffleSplit() 是一种常用的交叉验证分割工具,特别是在scikit-learn库中。这个函数用于将数据集划分为训练集和测试集多次,每个迭代都会随机打乱数据并选择一部分作为测试集。然而,您提到的 TypeError 提示说 `__init__()` 函数接收到一个未预期的关键字参数 'n_iter'。
从错误信息来看,`n_iter` 可能是一个在 `ShuffleSplit` 的最新版本中已经被移除或者改名的参数。在早期版本的 scikit-learn 中,`n_iter` 可能代表了循环次数(即多少次划分),但在现在的文档中,它可能会使用 `n_splits` 或者 `train_sizes` 等参数来表示。确保您查看了最新的scikit-learn文档,确认正确的参数名称和用法,例如:
```python
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
# 如果n_iter已经不再支持,可以使用这种方式:
cv = ShuffleSplit(n_splits=10, test_size=0.2, random_state=0)
# 或者查看官方文档使用 train_sizes 设置分隔大小
cv = ShuffleSplit(train_sizes=[0.8, 0.2], random_state=0)
```
相关问题
把batch_size = 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)修改为调用cifar-10
### 回答1:
好的,可以使用以下代码调用cifar-10数据集:
```python
import d2l
import torch
batch_size = 128
resize = 32
# 加载 CIFAR-10 数据集
train_iter, test_iter = d2l.load_data_cifar10(batch_size, resize)
```
这里,我们使用了 `d2l.load_data_cifar10` 函数来加载 CIFAR-10 数据集,并将其分成了训练集和测试集。我们还将图像大小调整为 $32\times 32$,并使用了批量大小为 $128$。
### 回答2:
要将代码中的`d2l.load_data_fashion_mnist`修改为加载 CIFAR-10 数据集,我们可以使用相同的 `d2l` 模块中的 `load_data_cifar10` 函数。我们只需要将 `batch_size` 参数设置为 128 并加载数据时指定为图像大小为 224。下面是修改后的代码:
```python
import d2l
batch_size = 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_cifar10(batch_size, resize=224)
```
这样,我们就可以使用 CIFAR-10 数据集进行训练和测试了。
### 回答3:
要将batch_size = 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)修改为调用cifar-10数据集,可以按照以下步骤进行修改:
首先,我们需要导入相关的包:
```
import d2l
from mxnet import gluon, autograd, init, nd
from mxnet.gluon import nn, data as gdata, loss as gloss
```
然后,我们可以定义一个函数来加载cifar-10数据集:
```
def load_data_cifar10(batch_size, resize=None):
"""Download the CIFAR-10 dataset and then load it into memory."""
transformer = []
if resize:
transformer += [gdata.vision.transforms.Resize(resize)]
transformer += [gdata.vision.transforms.ToTensor()]
transformer = gdata.vision.transforms.Compose(transformer)
mnist_train = gdata.vision.CIFAR10(train=True).transform_first(transformer)
mnist_test = gdata.vision.CIFAR10(train=False).transform_first(transformer)
return (gdata.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True),
gdata.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False))
```
接下来,我们可以使用该函数来加载cifar-10数据集:
```
batch_size = 128
train_iter, test_iter = load_data_cifar10(batch_size, resize=224)
```
以上就是将batch_size = 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)修改为调用cifar-10的方法。这样就可以加载cifar-10数据集并设置合适的batch_size和图片大小。
解释train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
train_iter和test_iter是用于训练和测试深度学习模型的数据迭代器。d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)函数返回一个二元组,其中第一个元素(train_iter)是训练集的数据迭代器,第二个元素(test_iter)是测试集的数据迭代器。batch_size参数表示每个数据批次的大小。在训练模型时,将一批次的数据输入模型进行训练,在测试模型时,也将一批次的数据输入模型进行测试并计算准确率。