我有一个包含10个类的多类分类任务。因此，我使用sklearn的OneHotEncoder将单列标签转换为10列标签。我试图拟合训练数据。虽然我可以使用RandomForestClassifier执行此操作，但在使用GaussianNB时出现以下错误消息：
ValueError: bad input shape (1203L, 10L)
我理解这两个分类器中允许的y形状是不同的：
GaussianNB：
y : array-like, shape (n_samples,)
RandomForest：
y : array-like, shape = [n_samples] or [n_samples, n_outputs]
问题是，这是为什么？这不会与"All classifiers in scikit-learn do multiclass classification out-of-the-box"相矛盾吗？有什么方法可以绕过它吗？谢谢！
答案 0 :(得分：5)
问题是，这是为什么？
这是因为一个轻微的误解，在scikit中 - 学习不编码标签，您将其作为标签的一维向量传递，因此而不是
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你真的通过了
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那么为什么随机森林接受不同的方案呢？因为多类设置不！它适用于多标签，其中每个实例都可以有许多标签，例如
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这不会与＃34相矛盾; scikit-learn中的所有分类器都可以开箱即用的多类分类＆＃34;？
相反 - 这是最简单的解决方案 - 除非是多标签，否则永远不要求一热，
有什么办法吗？
是的，只是不要编码 - 传递原始标签： - ）