InvalidParameterError: The 'loss' parameter of RANSACRegressor must be a str among {'absolute_error', 'squared_error'} or a callable. Got 'absolute_loss' instead.
时间: 2024-01-02 11:01:45 浏览: 14
这个错误是因为在使用 RANSACRegressor 模型时,传入了一个无效的参数值。RANSACRegressor 模型的 loss 参数只接受字符串 'absolute_error' 或 'squared_error',或者可调用的函数。而你传入的是 'absolute_loss',导致出现了错误。
你需要将 'absolute_loss' 改成 'absolute_error',或者使用一个可调用的函数来代替。如果你想使用绝对误差作为损失函数,你可以自己定义一个函数并将其作为参数传入 RANSACRegressor 模型。
相关问题
Vscode使用from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error,r2_score报错
可能是您没有安装Scikit-learn库,您可以用以下命令来安装Scikit-learn库:
pip install -U scikit-learn
如果您已经安装了Scikit-learn库,可能是没有正确导入或安装问题,请您检查一下是否安装正确,或者导入方式是否正确。
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.
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。