Valueerror: Unknown Label Typ: während der Verwendung ist cross_validation

Question

Hier ist der Code:

import pandas as pd 
import numpy as np 
from sklearn.cross_validation import cross_val_score 
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 
data = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv',index_col = 0) 
X = data[['TV','Radio','Newspaper']] 
y = data[['Sales']] 
y = np.asarray(y) 
y = np.ravel(y) 
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors = 5) 
scores = cross_val_score(knn,X,y,cv=10,scoring = 'accuracy') 
print(scores) 

Ich erhalte die folgenden Fehler

C:\Users\Kunal Desai\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\multiclass.py in check_classification_targets(y) 
171  if y_type not in ['binary', 'multiclass', 'multiclass-multioutput', 
172    'multilabel-indicator', 'multilabel-sequences']: 
--> 173   raise ValueError("Unknown label type: %r" % y) 
174 
175 

ValueError: Unknown label type: 

Ich bin neu zu cross_validation und Scikit-Learn

Kann mir jemand helfen?

Answer 1

Wenn Sie eine kontinuierliche Variable vorhersagen möchten, brauchen Sie eine Regression und keine Klassifizierung. KNeighborsRegressor versus KNeighborsClassifier.