使用 pyBrain _splitWithPortion 的 AttributeError - 对象类型已更改？

Question

我正在按照基本分类教程 here and a different take on it with some more realistic data here 测试 pybrain。但是我在应用 trndata._convertToOneOfMany() 时收到此错误错误：

AttributeError: 'SupervisedDataSet' object has no attribute '_convertToOneOfMany

数据集创建为 classification.ClassificationDataSet 对象，但是调用 splitWithProportion 似乎更改了它 supervised.SupervisedDataSet 对象，所以对于 Python 来说这个错误似乎不是一个令人惊讶的是 supervised.SupervisedDataSet 没有那个方法，classification.ClassificationDataSet 有。 Code here。

然而，在这么多教程中使用了完全相同的代码，我觉得我一定遗漏了一些东西，因为很多其他人都在使用它。我查看了 github 上代码库的更改，但此功能没有任何变化，我还在 Python 3 和 2.7 下尝试了运行，但没有区别。如果有人有任何指示让我回到正确的道路上，我将不胜感激。

#flatten the 64x64 data in to one dimensional 4096
ds = ClassificationDataSet(4096, 1 , nb_classes=40)
for k in xrange(len(X)): #length of X is 400
    ds.addSample(np.ravel(X[k]),y[k])
    # a new sample consisting of input and target

print(type(ds))      
tstdata, trndata = ds.splitWithProportion( 0.25 )
print(type(trndata))

trndata._convertToOneOfMany()
tstdata._convertToOneOfMany()

Answer 1

因此，我执行了以下操作而没有出现错误：

from pybrain.datasets import ClassificationDataSet
ds = ClassificationDataSet(4096, 1 , nb_classes=40)
for k in range(400):
    ds.addSample(k,k%4)
print(type(ds))
# <class 'pybrain.datasets.classification.ClassificationDataSet'>
tstdata, trndata = ds.splitWithProportion(0.25)
print(type(trndata))
# <class 'pybrain.datasets.classification.ClassificationDataSet'>
print(type(tstdata))
# <class 'pybrain.datasets.classification.ClassificationDataSet'>
trndata._convertToOneOfMany()
tstdata._convertToOneOfMany()

我看到我的代码和你的代码之间的唯一区别是你对 X 的使用。也许你可以确认我的代码在你的机器上工作，如果是这样的话我们可以看看 X 是什么，如果混淆的话？

Answer 2

我遇到了同样的问题。我添加了以下代码以使其在我的机器上运行。

tstdata_temp, trndata_temp = alldata.splitWithProportion(0.25)

tstdata = ClassificationDataSet(2, 1, nb_classes=3)
for n in xrange(0, tstdata_temp.getLength()):
    tstdata.addSample( tstdata_temp.getSample(n)[0], tstdata_temp.getSample(n)[1] )

trndata = ClassificationDataSet(2, 1, nb_classes=3)
for n in xrange(0, trndata_temp.getLength()):
    trndata.addSample( trndata_temp.getSample(n)[0], trndata_temp.getSample(n)[1] )

这会将 tstdata 和 trndata 转换回 ClassificationDataSet 类型。

Answer 3

我有同样的问题，我想我已经解决了：看这个 pull request。

(Python 2.7.6，PyBrain 0.3.3，OS X 10.9.5)

Answer 4

splitWithProportion的实现在 PyBrain 版本 0.3.2 和 0.3.3 之间发生了变化，引入了这个破坏多态性的错误。
截至目前，该库自 2015 年 1 月以来尚未更新，因此使用某种变通办法是目前唯一的行动方案。

您可以在此处查看负责的提交：https://github.com/pybrain/pybrain/commit/2f02b8d9e4e9d6edbc135a355ab387048a00f1af

Answer 5

我尝试了 Muhammed Miah, but I still was tripped up when running the tutorial 中建议的解决方法：

print( trndata['input'][0], trndata['target'][0], trndata['class'][0])

trndata['class'] 是一个空数组，因此索引 [0] 引发了错误。

我可以通过创建自己的函数 ConvertToOneOfMany 来解决问题：

def ConvertToOneOfMany(d,nb_classes,bounds=(0,1)):
  d2 = ClassificationDataSet(d.indim, d.outdim, nb_classes=nb_classes)
  for n in range(d.getLength()):
    d2.addSample( d.getSample(n)[0], d.getSample(n)[1] )
  oldtarg=d.getField('target')
  newtarg=np.zeros([len(d),nb_classes],dtype='Int32')+bounds[0]
  for i in range(len(d)):
    newtarg[i,int(oldtarg[i])]=bounds[1]
  d2.setField('class',oldtarg)
  d2.setField('target',newtarg)
  return(d2)

Answer 6

我发现最简单的解决方法是先执行 splitWithProportion()，更新类的数量，然后执行 _convertToOneOfMany()。

tstdata, trndata = alldata.splitWithProportion( 0.25 )
tstdata.nClasses = alldata.nClasses
trndata.nClasses = alldata.nClasses
tstdata._convertToOneOfMany(bounds=[0, 1])
trndata._convertToOneOfMany(bounds=[0, 1])

并且随着testdata和trndata的nClasses的更新，保证你不会在目标字段中得到不同的维度。

如果我首先执行 _convertToOneOfMany 和第二个 splitWithProportion，或者在使用 ClassificationDataSet 时反过来，我会遇到错误。因此，我建议并更新 splitWithProportion 函数。您可以在 pullRequest.

中查看完整代码

使用 pyBrain _splitWithPortion 的 AttributeError - 对象类型已更改？

AttributeError using pyBrain _splitWithPortion - object type changed?

python

pybrain