iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target']) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype(int) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype('category') iris_data_train = iris_data.sample(frac=0.7, random_state=1) iris_data_test = iris_data.drop(iris_data_train.index) model = BayesianModel([('sepal length (cm)', 'target'), ('sepal width (cm)', 'target'), ('petal length (cm)', 'target'), ('petal width (cm)', 'target')]) model.fit(iris_data_train, estimator=MaximumLikelihoodEstimator) inference = VariableElimination(model) predict_data = [] for index, row in iris_data_test.iterrows(): query = inference.query(variables=['target'], evidence={ 'sepal length (cm)': row['sepal length (cm)'], 'sepal width (cm)': row['sepal width (cm)'], 'petal length (cm)': row['petal length (cm)'], 'petal width (cm)': row['petal width (cm)'] }) predict_data.append(int(query.variables[0].__str__().split('[')[1].split(']')[0])) accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data)上述代码出现以下错误invalid literal for int() with base 10: 'target'

根据你提供的代码，错误可能是因为在以下这行代码中：

accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data)

你传递了一个类别（category）类型的数据用于计算预测结果的准确率，而 `accuracy_score` 函数需要传递整数类型的数据。你可以将 `iris_data_test['target']` 转换为整数类型，例如：

accuracy_score(iris_data_test['target'].astype(int), predict_data)

这样应该可以解决你遇到的问题。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression iris=load_iris() print(iris)y = iris.target # 得到数据对应的标签 x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) # 利用Pandas转化为DataFrame格式 x.head()有什么问题吗

代码的前几行存在一些语法错误，正确的写法应该是：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

iris = load_iris()
print(iris)

y = iris.target  # 得到数据对应的标签
x = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)  # 利用Pandas转化为DataFrame格式
x.head()

这段代码的目的是加载鸢尾花数据集，并将其转换为pandas DataFrame的格式。其中，`iris.target`获取数据对应的标签，而`iris.data`获取数据集中的样本特征，然后通过`pd.DataFrame()`函数将其转换为DataFrame的格式。

`x.head()`用于查看转换后的DataFrame的前5行数据，没有问题。

iris = load_iris() iris_data = pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']], columns= iris['feature_names'] + ['target']) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype(int) iris_data['target'] = iris_data['target'].astype('category') iris_data_train = iris_data.sample(frac=0.7, random_state=1) iris_data_test = iris_data.drop(iris_data_train.index) model = BayesianModel([('sepal length (cm)', 'target'), ('sepal width (cm)', 'target'), ('petal length (cm)', 'target'), ('petal width (cm)', 'target')]) model.fit(iris_data_train, estimator=MaximumLikelihoodEstimator) inference = VariableElimination(model) predict_data = [] for index, row in iris_data_test.iterrows(): query = inference.query(variables=['target'], evidence={ 'sepal length (cm)': row['sepal length (cm)'], 'sepal width (cm)': row['sepal width (cm)'], 'petal length (cm)': row['petal length (cm)'], 'petal width (cm)': row['petal width (cm)'] }) predict_data.append(int(query.variables[0].str().split('[')[1].split(']')[0])) accuracy_score(iris_data_test['target'], predict_data)上述代码出现以下错误IndexError: list index out of range

根据你提供的代码，错误可能是由于以下这行代码中的 `query.variables` 返回的列表为空：

predict_data.append(int(query.variables[0].str().split('[')[1].split(']')[0]))

在这行代码中，你试图从 `query.variables` 列表中获取第一个变量，并将其转换为整数类型。但是，如果 `query.variables` 为空，则你会遇到 `IndexError`。这可能是因为在某些情况下，贝叶斯网络无法对给定的证据进行推理，因此 `query.variables` 列表为空。

为了解决这个问题，你可以添加一些代码，以便在 `query.variables` 列表为空时跳过当前的循环迭代，例如：

for index, row in iris_data_test.iterrows():
    query = inference.query(variables=['target'], evidence={
        'sepal length (cm)': row['sepal length (cm)'],
        'sepal width (cm)': row['sepal width (cm)'],
        'petal length (cm)': row['petal length (cm)'],
        'petal width (cm)': row['petal width (cm)']
    })
    if not query.variables:
        continue
    predict_data.append(int(query.variables[0].str().split('[')[1].split(']')[0]))

这样应该可以解决你遇到的问题。