ValueError: The number of class labels must be greater than one in Passive Aggressive Classifier

Question

我正在尝试使用 scikit 学习中的 'passive agressive classifer' 和 20 个新闻组数据集来实现在线 classifier。我对此很陌生，因此我不确定我是否已正确实施。话虽如此，我开发了一个小代码，但是当我执行它时，我不断收到错误消息：

Traceback (most recent call last): File "/home/suleka/Documents/RNN models/passiveagressive.py", line 100, in clf.fit(X, y) File "/home/suleka/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/sklearn/linear_model/passive_aggressive.py", line 225, in fit coef_init=coef_init, intercept_init=intercept_init) File "/home/suleka/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/sklearn/linear_model/stochastic_gradient.py", line 444, in _fit classes, sample_weight, coef_init, intercept_init) File "/home/suleka/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/sklearn/linear_model/stochastic_gradient.py", line 407, in _partial_fit raise ValueError("The number of class labels must be " ValueError: The number of class labels must be greater than one.

我检查了 Whosebug 中的大多数帖子，他们建议必须只有一个唯一 class。所以我做了 np.unique(labels) 它显示了 20（20 个新闻组）：

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]

谁能帮我解决这个错误，如果我实施有误，请告诉我。

我的代码如下所示：

from sklearn.linear_model import PassiveAggressiveClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from string import punctuation
import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from collections import Counter
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, LabelBinarizer
from sklearn.utils import shuffle
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import nltk
nltk.download('stopwords')



seed = 42
np.random.seed(seed)

def preProcess():

    newsgroups_data = fetch_20newsgroups(subset='all', remove=('headers', 'footers', 'quotes'))

    vectorizer = TfidfVectorizer(sublinear_tf=True, max_df=0.5,
                                 stop_words='english')

    features = vectorizer.fit_transform(newsgroups_data.data)
    labels= newsgroups_data.target

    return features, labels


if __name__ == '__main__':

    features, labels = preProcess()

    X_train, y_train = shuffle(features, labels, random_state=seed)

    clf = PassiveAggressiveClassifier(random_state=seed)

    n, d =X_train.shape

    print(np.unique(labels))

    error = 0
    iteration = 0
    for i in range(n):
        print(iteration)
        X, y = X_train[i:i + 1], y_train[i:i + 1]

        clf.fit(X, y)
        pred = clf.predict(X)

        print(pred)
        print(y)

        if y - pred != 0:
            error += 1
        iteration += iteration


    print(error)
    print(np.divide(error, n, dtype=np.float))

提前致谢！

Answer 1

问题出在这一行：

X, y = X_train[i:i + 1], y_train[i:i + 1]

在你的 for 循环中，即在你要求 np.unique(labels) 并且轻松地发现你确实拥有所有 20 个......

仔细观察，您会发现这条线导致 X 和 y 每个 只有一个元素 （X_train[i] 和y_train[i]，分别 - 事实上，由于错误可能发生在 i=0 的第一次迭代中，你最终只得到 X_train[0] 和 y_train[0]），这当然应该拟合模型时并非如此；因此，错误消息正确地指出您的集合中只有一个标签（因为您只有一个样本，也就是说）...

要让自己确信确实如此，只需在 clf.fit() 前插入一个 print(np.unique(y)) - 它只会打印一个标签。

目前还不清楚您究竟想通过 for 循环实现什么；如果您尝试将分类器训练到数据集的连续部分，您可以尝试将 [i:i+1] 索引更改为 [i:i+k] 以获得足够大的 k，但对于 20 标签数据集并不是那么简单，因为你必须确保每次调用 clf.fit() 时都会出现 all 20 个标签，否则你最终会比较苹果和橘子...

我强烈建议从简单的开始：删除 for 循环，使你的分类器适合你的整个训练集 (clf.fit(X_train, y_train))，并检查 scikit-learn 的文档以获得可用的您可以使用的性能指标...

编辑我刚注意到细节：

I am trying to implement an online classifier

好吧，你要做的肯定是 而不是 在线训练（这本身就是一个很大的话题），因为你的 for 循环只是重新训练（它尝试，至少）在每次迭代中从头开始一个新的分类器。

正如我已经说过的，从简单开始；尝试先牢牢掌握简单批量训练的原则，然后再转向更高级的在线训练主题，这绝对不是初学者...

ValueError: The number of class labels must be greater than one in Passive Aggressive Classifier

ValueError: The number of class labels must be greater than one in Passive Aggressive Classifier

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python-3.x

scikit-learn

multiclass-classification

tfidfvectorizer