कैसे ठीक करें: वैल्यूएरर: अज्ञात लेबल प्रकार: 'निरंतर'

पायथन में आपके सामने आने वाली एक सामान्य त्रुटि है:

 ValueError : Unknown label type: 'continuous'

यह त्रुटि आम तौर पर तब होती है जब आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन जैसे वर्गीकरण मॉडल को फिट करने के लिए स्केलेर का उपयोग करने का प्रयास करते हैं और प्रतिक्रिया चर के लिए आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले मान श्रेणीबद्ध के बजाय निरंतर होते हैं।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

त्रुटि को पुन: उत्पन्न कैसे करें

मान लीजिए कि हम लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल को फिट करने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग करने का प्रयास कर रहे हैं:

 import numpy as np
from sklearn. linear_model import LogisticRegression

#define values for predictor and response variables
x = np. array ([[2, 2, 3], [3, 4, 3], [5, 6, 6], [7, 5, 5]])
y = np. array ([0, 1.02, 1.02, 0])

#attempt to fit logistic regression model
classifier = LogisticRegression()
classify. fit (x,y)

ValueError : Unknown label type: 'continuous'

हमें एक त्रुटि प्राप्त हो रही है क्योंकि वर्तमान में हमारे प्रतिक्रिया चर के मान निरंतर हैं।

याद रखें कि एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल के लिए आवश्यक है कि प्रतिक्रिया चर के मान इस प्रकार स्पष्ट हों:

• 0 या 1
• “हां या नहीं”
• “सफल या असफल”

वर्तमान में, हमारे प्रतिक्रिया चर में 0 और 1.02 जैसे निरंतर मान शामिल हैं।

त्रुटि को कैसे ठीक करें

इस त्रुटि को हल करने का तरीका केवल sklearn के LabelEncoder() फ़ंक्शन का उपयोग करके प्रतिक्रिया चर के निरंतर मानों को श्रेणीबद्ध मानों में परिवर्तित करना है:

 from sklearn import preprocessing
from sklearn import utils

#convert y values to categorical values
lab = preprocessing. LabelEncoder ()
y_transformed = lab. fit_transform (y)

#view values transformed
print (y_transformed)

[0 1 1 0]

प्रत्येक मूल मान को अब 0 या 1 के रूप में एन्कोड किया गया है।

अब हम लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल को अनुकूलित कर सकते हैं:

 #fit logistic regression model
classifier = LogisticRegression()
classify. fit (x,y_transformed)

इस बार हमें कोई त्रुटि नहीं मिली क्योंकि मॉडल प्रतिक्रिया मान श्रेणीबद्ध हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पायथन में अन्य सामान्य त्रुटियों को कैसे ठीक किया जाए:

कैसे ठीक करें: वैल्यूएरर: इंडेक्स में डुप्लिकेट प्रविष्टियाँ हैं, इन्हें दोबारा आकार नहीं दिया जा सकता
कैसे ठीक करें: प्रकार त्रुटि: अपेक्षित स्ट्रिंग या बाइट्स ऑब्जेक्ट
कैसे ठीक करें: लेखन त्रुटि: ऑब्जेक्ट ‘numpy.float64’ कॉल करने योग्य नहीं है