num_feats = train_dataset.features.shape[1] AttributeError: 'LegacyPPIDataset' object has no attribute 'features'怎么解决这个问题

时间: 2024-04-28 07:21:33 浏览: 67
根据错误提示,'LegacyPPIDataset'对象没有'features'这个属性,所以访问会出现AttributeError。解决这个问题需要检查代码中是否存在以下两种情况: 1. 在访问'features'属性之前,是否正确创建了'LegacyPPIDataset'对象。如果没有正确创建对象,则需要先创建对象,再访问'features'属性。 2. 检查代码中是否存在其他名称为'train_dataset'的对象并且具有'features'属性。如果存在,则需要确认是不是将该对象误用在了'LegacyPPIDataset'对象的代码中,需要修改为正确的对象名称。 如果以上两种情况都不是问题所在,还需要检查代码中是否对'LegacyPPIDataset'对象的属性进行了修改。如果修改了对象的属性,则可能会导致'features'属性不存在。在这种情况下,需要确认是否需要重新定义'LegacyPPIDataset'对象。
相关问题

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

根据代码,'LegacyPPIDataset'对象应该已经正确创建了,并且访问'features'属性是必须的,因此第一个问题可以排除。 第二个问题可能是代码中出现了其他名称为'train_dataset'的对象并且具有'features'属性,导致代码访问到了错误的对象。建议检查一下代码中是否存在类似以下的情况: ``` train_dataset = ... ... train_dataset = another_dataset(...) ... n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1] ``` 如果存在这种情况,可以将第二个'='号左边的变量名修改为其他名称,避免名称冲突。 最后,如果以上两种情况都不是问题所在,需要检查一下'LegacyPPIDataset'类的代码,确认是否对'features'属性进行了修改或删除,导致无法访问。如果是这种情况,可以修改'LegacyPPIDataset'类的代码,确保'features'属性正确存在。

train_dataset = LegacyPPIDataset(mode='train') valid_dataset = LegacyPPIDataset(mode='valid') test_dataset = LegacyPPIDataset(mode='test') train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) test_dataloader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, collate_fn=collate) n_classes = train_dataset._labels.shape[1] num_feats = train_dataset.features.shape[1]

这段代码是用来加载和处理数据集的。其中`LegacyPPIDataset`是一个自定义的数据集类,用于加载PPID(Protein-Protein Interaction)数据集。`mode`参数指定了数据集的模式,可以是训练集、验证集或测试集。`DataLoader`是一个PyTorch中用于批量处理数据的工具,将数据集分成一批一批的,方便模型训练。`batch_size`参数指定了每个批次的大小。`collate`参数是一个自定义的函数,用于将数据集中的样本转换成模型可以处理的格式。`n_classes`和`num_feats`分别表示类别数和特征数量。这段代码的作用是将数据集加载到内存中,方便模型训练。
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目标编码 def gen_target_encoding_feats(train, train_2, test, encode_cols, target_col, n_fold=10): '''生成target encoding特征''' # for training set - cv tg_feats = np.zeros((train.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train[encode_cols], train[target_col])): df_train, df_val = train.iloc[train_index], train.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for train_2 set - cv tg_feats = np.zeros((train_2.shape[0], len(encode_cols))) kfold = StratifiedKFold(n_splits=n_fold, random_state=1024, shuffle=True) for _, (train_index, val_index) in enumerate(kfold.split(train_2[encode_cols], train_2[target_col])): df_train, df_val = train_2.iloc[train_index], train_2.iloc[val_index] for idx, col in enumerate(encode_cols): target_mean_dict = df_train.groupby(col)[target_col].mean() if not df_val[f'{col}_mean_target'].empty: df_val[f'{col}_mean_target'] = df_val[col].map(target_mean_dict) tg_feats[val_index, idx] = df_val[f'{col}_mean_target'].values for idx, encode_col in enumerate(encode_cols): train_2[f'{encode_col}_mean_target'] = tg_feats[:, idx] # for testing set for col in encode_cols: target_mean_dict = train.groupby(col)[target_col].mean() test[f'{col}_mean_target'] = test[col].map(target_mean_dict) return train, train_2, test features = ['house_exist', 'debt_loan_ratio', 'industry', 'title'] train_1, train_2, test = gen_target_encoding_feats(train_1, train_2, test, features, ['isDefault'], n_fold=10) 出现报错

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# seeds = [2222, 5, 4, 2, 209, 4096, 2048, 1024, 2015, 1015, 820]#11 seeds = [2]#2 num_model_seed = 1 oof = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction = np.zeros(X_test.shape[0]) feat_imp_df = pd.DataFrame({'feats': feature_name, 'imp': 0}) parameters = { 'learning_rate': 0.008, 'boosting_type': 'gbdt', 'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'num_leaves': 63, 'feature_fraction': 0.8,#原来0.8 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5,#5 'seed': 2, 'bagging_seed': 1, 'feature_fraction_seed': 7, 'min_data_in_leaf': 20, 'verbose': -1, 'n_jobs':4 } fold = 5 for model_seed in range(num_model_seed): print(seeds[model_seed],"--------------------------------------------------------------------------------------------") oof_cat = np.zeros(X_train.shape[0]) prediction_cat = np.zeros(X_test.shape[0]) skf = StratifiedKFold(n_splits=fold, random_state=seeds[model_seed], shuffle=True) for index, (train_index, test_index) in enumerate(skf.split(X_train, y)): train_x, test_x, train_y, test_y = X_train[feature_name].iloc[train_index], X_train[feature_name].iloc[test_index], y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] dtrain = lgb.Dataset(train_x, label=train_y) dval = lgb.Dataset(test_x, label=test_y) lgb_model = lgb.train( parameters, dtrain, num_boost_round=10000, valid_sets=[dval], early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100, ) oof_cat[test_index] += lgb_model.predict(test_x,num_iteration=lgb_model.best_iteration) prediction_cat += lgb_model.predict(X_test,num_iteration=lgb_model.best_iteration) / fold feat_imp_df['imp'] += lgb_model.feature_importance() del train_x del test_x del train_y del test_y del lgb_model oof += oof_cat / num_model_seed prediction += prediction_cat / num_model_seed gc.collect()解释上面的python代码

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