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피팅 모델, 파이썬 3.6하지만 난임의의 숲 기계 학습의 분석에서 내가 miniconda을 사용하고
이오류가 발생 rf_model.fit(x=data.f(features),y=["xxx"])
로 fit
로 임의 숲 알고리즘 모델에 맞게하려고하면
맞게()에 예상치 못한 키워드 인수 'Y'가 있습니다.
이 코드에는 어떤 문제가 있습니까?
피팅 모델, 파이썬 3.6하지만 난임의의 숲 기계 학습의 분석에서 내가 miniconda을 사용하고
이오류가 발생 rf_model.fit(x=data.f(features),y=["xxx"])
로 fit
로 임의 숲 알고리즘 모델에 맞게하려고하면
맞게()에 예상치 못한 키워드 인수 'Y'가 있습니다.
이 코드에는 어떤 문제가 있습니까?
변경
rf_model.fit(x=data.f(features),y=["xxx"])
(즉, 큰 X
작은 y
입니다)
rf_model.fit(X=data.f(features),y=["xxx"])
합니다. 또는 당신은 단지 그들을 생략하고
rf_model.fit(data.f(features),["xxx"])
는
the documentation에서 찍은 형식의 예 아래 참조 작성할 수 있습니다
>>> from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
>>> X = [[0, 0], [1, 1]]
>>> Y = [0, 1]
>>> clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10)
>>> clf = clf.fit(X, Y)