TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'shuffle'

Question

我在 python 2.6.6 中运行代码时遇到此错误。 运行 in Python 3.4.3

没有问题

usr/lib64/python2.6/site-packages/sklearn/feature_selection/univariate_selection.py:319: UserWarning: Duplicate scores. Result may depend on feature ordering.There are probably duplicate features, or you used a classification score for a regression task.
      warn("Duplicate scores. Result may depend on feature ordering."
    Traceback (most recent call last):
      File "classification.py", line 31, in <module>
        main()
      File "classification.py", line 15, in main
        tm.optimaltrain(conf)
      File "/axp/gabm/npscnnct/dev/getThemes/textminer/textminer/classify.py", line 121, in optimaltrain
        score = self.cv(X,y,model)
      File "/axp/gabm/npscnnct/dev/getThemes/textminer/textminer/classify.py", line 140, in cv
        skf = cross_validation.StratifiedKFold(y, n_folds=self.cv_folds, shuffle=True)
    TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'shuffle'

代码：

  def cv(self, X, y, model):
    y_true = []
    y_pred = []
    skf = cross_validation.StratifiedKFold(y, n_folds=self.cv_folds, shuffle=True)
    for train_index, test_index in skf:
      X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
      y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
      model.fit(X_train, y_train)
      y_pred += list(model.predict(X_test))
      y_true += list(y_test)

但是当我从代码中删除 Shuffle=True 时它运行良好。我使用的模块是 scipy 0.11.0、nltk 2.0.1、sklearn 0.14.1

请指教。 谢谢

Answer 1

这是您的 sklearn 版本 (0.14) 的来源：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.14.X/sklearn/cross_validation.py#L391

我已经链接到 StratifiedKFold 上 init 的实际行 - 这表明没有 shuffle 关键字参数。

升级到 v 0.15，它确实有 shuffle（如下所示：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.15.X/sklearn/cross_validation.py#L399）。

我假设你在 Py3 上的 sklearn 版本是 0.15?

Answer 2

在 sklearn 0.14 中，cross_validation.StratifiedKFold() 没有关键字参数 shuffle。显然，它只是在更高版本中添加的（实际上是 0.15）。

您可以在分层之前更新 sklearn 或自己打乱输入（例如使用 random.shuffle()）。