我正在使用银行数据来预测每天的票数。我正在使用堆叠来获得更准确的结果并使用brew库。
以下是重要特征的示例数据集：
[ 
] 这是目标属性示例：
[ 
]
这是代码：
from stacked_generalization.lib.stacking import StackedClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression, RidgeClassifier
# Stage 1 model
bclf = LogisticRegression(random_state=1)
# Stage 0 models
clfs = [RandomForestClassifier(n_estimators=40, criterion = 'gini', random_state=1),
gbm,
RidgeClassifier(random_state=1)]
sl = StackedClassifier(bclf, clfs)
sl.fit(training.select_columns(features).to_dataframe().as_matrix(), np.array(training['class']))
这是训练数据格式：
[[ 21 11 2014 46 4 3]
[ 22 11 2014 46 5 4]
[ 24 11 2014 47 0 4]
...,
[ 30 9 2016 39 4 5]
[ 3 10 2016 40 0 1]
[ 4 10 2016 40 1 1]]
现在，当我尝试拟合模型时，会出现以下错误：
但是，我将我的代码与库中给出的示例进行了比较，但仍然无法弄清楚我哪里出错了。请帮助我。