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我必须交付一个机器学习项目，我收到了一个名为tester.py. 在另一个文件中编写完代码后，我必须运行 tester.py 才能查看结果，但出现错误：TypeError: 'StratifiedShuffleSplit' object is not iterable

我在另一个主题和网站上研究过这个错误，解决方法总是一样的：使用 sklearn.model_selection 导入 GridSearchCV。从一开始我就已经这样做了，但是文件 tester.py 没有运行。

tester.py 中出现问题的代码部分是：

def main():
    ### load up student's classifier, dataset, and feature_list
    clf, dataset, feature_list = load_classifier_and_data()
    ### Run testing script
    test_classifier(clf, dataset, feature_list)

if __name__ == '__main__':
    main()

我自己的代码工作正常。

有什么帮助吗？

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1 回答 1

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尝试更改 tester.py 的以下行 当前版本的 StratifiedShuffleSplit 的工作方式与开发 tester.py 时的预期不同。

[..]
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
[..]
#cv = StratifiedShuffleSplit(labels, folds, random_state = 42)
cv = StratifiedShuffleSplit(n_splits=folds, random_state=42)
[..]
#for train_idx, test_idx in cv:
for train_idx, test_idx in cv.split(features, labels):
[..]

希望对你有帮助

于 2018-12-24T11:04:17.397 回答