在数组上实现特征工程函数时出现 NumPy 错误
NumPy error while implementing feature engineering functions on array
在下面给出的代码中,我正在为特征工程实现 autofeat
库。但是当我 运行 在 google colab 中的代码时,它给出了一个错误,如下所述。
import autofeat as af
from sklearn.datasets import load_boston
data = load_boston()
x = data.data
y= data.target
clf = af.AutoFeatRegressor(x,y)
clf.fit_transform(x,y)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-7f5a5bb453d3> in <module>()
5 y= data.target
6 clf = af.AutoFeatRegressor(x,y)
----> 7 clf.fit_transform(x,y)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
我认为你的错误是在定义 clf 时。您不需要指定 x 和 y。好像把事情搞砸了。
试试:clf = af.AutoFeatRegressor()
在下面给出的代码中,我正在为特征工程实现 autofeat
库。但是当我 运行 在 google colab 中的代码时,它给出了一个错误,如下所述。
import autofeat as af
from sklearn.datasets import load_boston
data = load_boston()
x = data.data
y= data.target
clf = af.AutoFeatRegressor(x,y)
clf.fit_transform(x,y)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-7f5a5bb453d3> in <module>()
5 y= data.target
6 clf = af.AutoFeatRegressor(x,y)
----> 7 clf.fit_transform(x,y)
ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
我认为你的错误是在定义 clf 时。您不需要指定 x 和 y。好像把事情搞砸了。
试试:clf = af.AutoFeatRegressor()