Question

我正在尝试按照本教程创建随机林分类器：

https://chrisalbon.com/machine-learning/random_forest_classifier_example_scikit.html

我想保留iris数据集的结构（加载iris = load_iris()），但修改值和列名称，以便根据我的数据而不是iris.data进行分类。

为了做到这一点，我做了print("Iris: " + str(iris))，然后复制了它的输出并分配了iris =（非常长的对象）而不是iris = load_iris()，以便我可以进入并修改它如所须。

当我运行程序时，我得到一个错误，知道如何解决这个问题吗？

C:\Users\Thomas\Anaconda3\python.exe C:/Users/Thomas/Desktop/!UFV/CIS480/project/NHLPredictor-RandomForests.py
Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/Thomas/Desktop/!UFV/CIS480/project/NHLPredictor-RandomForests.py", line 171, in <module>
    [ 5.9,  3. ,  5.1,  1.8]]), 'target': array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
TypeError: array() argument 1 must be a unicode character, not list

Process finished with exit code 1

Answer 1

建议另一种方法吗？而不是复制输出或类似的东西，

iris = load_iris()

df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

这将虹膜数据存储在数据框中！您可以将此数据框输出到csv文件，如此;

df.to_csv('mydata.csv', header = True, index = False)

这将创建一个csv文件（您可以使用MS Excel或任何电子表格程序打开它），其中包含数据，您可以对其中的数据进行任何更改，按CTRL + S保存它。现在，您已根据需要对数据进行了更改。你现在可以做;

df = pd.read_csv('mydata.csv')

当您点击CTRL + S时存储在mydata.csv中的任何更改都会返回到数据框df。

现在，您可以继续使用教程中的df执行任何操作。希望有意义！

python scikit-learn：为我的实现修改iris数据集

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