问题描述
我想使用scikit进行分类任务。 我正在处理的数据集是在以下位置可用的具体数据集：
我的代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
data=np.genfromtxt("Concrete_Data.csv",delimiter=",")
X=data[:,:-1]
y=data[:,-1]
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y)
mlp=MLPClassifier(solver="adam",alpha=1e-5,activation='relu',max_iter=1000)
mlp.fit(X_train,y_train)
但是当我运行它时，出现以下消息错误：
Unknown label type: (array([41.05, 67.11, 9.87, 43.38, 11.98, 19.99, 13.46, 35.1 , 28.6 ,
36.8 , 17.58, 31.65, 34.49, 31.9 , 18. , 55.65, 40.66, 53.96,
我尝试使用astype(float)转换X和y，但是当我使用type（）时，我可以看到数组的类型为<type 'numpy.ndarray'> 。
我还检查了数组的尺寸，仍然收到该消息。
我该如何解决？
谢谢
1楼
您正在使用MLPClassifier模型（顾名思义），该模型专门用于分类问题，在该问题中，训练数据中具有固定数量的可能目标值（例如，识别图像中是猫还是狗）。
但是，您正在处理一个回归问题，该模型需要预测作为定量变量的Concrete compressive strength 。
您应该尝试使用模型而不是MLPClassifier