ပြင်ဆင်နည်း- တန်ဖိုးအမှား- အမည်မသိ အညွှန်းအမျိုးအစား- 'စဉ်ဆက်မပြတ်'

Python တွင် သင်ကြုံတွေ့ရလေ့ရှိသော အမှားတစ်ခုမှာ-

 ValueError : Unknown label type: 'continuous'

logistic regression ကဲ့သို့သော အမျိုးအစားခွဲခြားမှုပုံစံ နှင့် ကိုက်ညီရန် sklearn ကို အသုံးပြုရန် ကြိုးပမ်းသောအခါတွင် ဤအမှားသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ဖြစ်ပေါ်လေ့ရှိပြီး တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်အတွက် သင်အသုံးပြုသည့် တန်ဖိုးများသည် အမျိုးအစားအလိုက် အစားဆက်မပြတ်ဖြစ်နေပါသည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

အမှားကို ဘယ်လိုပြန်ထုတ်မလဲ။

ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံနှင့် ကိုက်ညီရန် အောက်ပါကုဒ်ကို အသုံးပြုရန် ကြိုးစားနေသည် ဆိုပါစို့။

 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'

ကျွန်ုပ်တို့သည် လောလောဆယ်တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏တုံ့ပြန်မှု variable ၏တန်ဖိုးများသည် ဆက်တိုက်ဖြစ်နေသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အမှားအယွင်းတစ်ခုကို လက်ခံရရှိနေပါသည်။

ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆိုင်ရာ ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံတစ်ခုသည် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်၏တန်ဖိုးများသည် အမျိုးအစားအလိုက် ဖြစ်ရန် လိုအပ်ကြောင်း သတိရပါ။

• 0 သို့မဟုတ် 1
• “ ဟုတ်လားသို့မဟုတ်မဟုတ်ဘူးလား”
• “ အောင်မြင်လား မအောင်မြင်ဘူးလား”

လောလောဆယ်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တွင် 0 နှင့် 1.02 ကဲ့သို့သော စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးများပါရှိသည်။

အမှားကိုဘယ်လိုပြင်မလဲ။

ဤအမှားကိုဖြေရှင်းရန်နည်းလမ်းမှာ sklearn ‘s LabelEncoder() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြု၍ တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်၏ စဉ်ဆက်မပြတ်တန်ဖိုးများကို အမျိုးအစားအလိုက်တန်ဖိုးများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်သည်-

 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]

မူရင်းတန်ဖိုးများကို ယခု 0 သို့မဟုတ် 1 အဖြစ် ကုဒ်လုပ်ထားပါသည်။

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲနိုင်ပြီဖြစ်သည်-

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

မော်ဒယ်တုံ့ပြန်မှုတန်ဖိုးများသည် အမျိုးအစားအလိုက် ဖြစ်သောကြောင့် ဤတစ်ကြိမ်တွင် မည်သည့်အမှားအယွင်းမှ မရရှိပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် Python ရှိ အခြားသော ဘုံအမှားများကို မည်သို့ပြင်ဆင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

ပြုပြင်နည်း- တန်ဖိုးအမှား- အညွှန်းကိန်းတွင် ထပ်နေသောထည့်သွင်းမှုများပါရှိသည်၊ ပြန်လည်ပုံဖော်၍မရပါ။
ပြင်နည်း- အမှားအမျိုးအစား- မျှော်လင့်ထားသော စာကြောင်း သို့မဟုတ် ဘိုက်အရာဝတ္ထု
ပြုပြင်နည်း- TypeError- Object ‘numpy.float64’ ကို ခေါ်ဆို၍မရပါ။