SGDClassifier Kernel stirbt, wenn scikit mit

Question

ich dieses sehr einfachen Beispiel versuchte

import numpy as np 
from sklearn import linear_model 
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) 
Y = np.array([1, 1, 2, 2]) 
clf = linear_model.SGDClassifier() 
clf.fit(X, Y) 

aber die Kernel stirbt sofort

Kernel died, restarting 

Montag ein Zufall Wald problemlos funktioniert:

from sklearn import ensemble 
clf2 = ensemble.RandomForestClassifier() 
clf2.fit(X, Y) 

I habe keine Ahnung warum das passiert. Ich benutze die aktuelle Version von Anaconda3 mit allen Updates auf einem Ubuntu 16.04 64bit System.

UPDATE: Ich fand nur, dass dies mit allen Modellen aus der linear_model Klasse

UPDATE2 passiert: MKL war das Problem, wie hier beschrieben: https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/5046

und conda install nomkl es fixierten.

Answer 1

Sie könnten Ihr scikit-learn-Paket aktualisieren. Wenn Sie mit Anaconda Update Conda wie folgt aus:

conda update scikit-learn 

, ob das Problem ‚t fix doesn

pip install -U scikit-learn