ValueError：使用序列設置數組元素（LogisticRegression使用基於數組的元素）

Question

預先感謝您提供任何指導。我試圖通過使用scikit-learn進行Logistic迴歸分類，其中X是Intercept，而一個字段是一組心臟數據，稱爲heartrate。基於研究其他誰也面臨這個錯誤，我已經確定心臟陣列都是相同的形狀/大小。

它獲取sklearn/utils/validation.py行382中的值錯誤，在check_array中通過array = np.array（array，dtype = dtype，order = order，複製=副本）。我懷疑我的數組不是在內存中連續的，那正是喬裝的問題，但不知道...

下面是一些代碼剪斷，它能夠幫助偵探出了問題：

def get_training_set(self): 
     training_set = [] 
     after_date = datetime.utcnow() - timedelta(weeks=8) 
     before_date = datetime.utcnow() - timedelta(hours=12) 
     activities = self.strava_client.get_activities(after=after_date, before=before_date) 
     for act in activities: 
      if act.has_heartrate: 
       streams = self.strava_client.get_activity_streams(activity_id=act.id, types=['heartrate']) 
       heartrate = np.array(list(filter(lambda x: x is not None, streams['heartrate'].data))) 
       fixed_heartrate = np.pad(heartrate, (0, 15000 - len(heartrate)), 'constant') 
       item = {'activity_type': self.classes.index(act.type),'heartrate': fixed_heartrate} 
       training_set.append(item) 
     return pd.DataFrame(training_set) 

    def train(self): 
     df = self.get_training_set() 
     df['Intercept'] = np.ones((len(df),)) 
     y = df[['activity_type']] 
     X = df[['Intercept', 'heartrate']] 
     y = np.ravel(y) 
     # 
     model = LogisticRegression() 
     self.debug('y={}'.format(y)) 
     model = model.fit(X,y) 

異常發生在適合...

在此先感謝您的任何指導。

尊重，

邁克

從改進的格式化評論複製：

/python3.5/site-packages/sklearn/linear_model/logistic.py", line 1173, in 
    fit order="C") 
File "/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 521, in 
    check_X_y ensure_min_features, warn_on_dtype, estimator) 
File "/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 382, in 
    check_array array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy) 
ValueError: setting an array element with a sequence 

和其他評論：

X和Y是這樣的：

X.shape=(29, 2) 
y.shape=(29,) 
X=[[1 array([74, 74, 77, ..., 0, 0, 0])] 
    [1 array([66, 67, 69, ..., 0, 0, 0])] 
    ...   
    [1 array([92, 92, 91, ..., 0, 0, 0])] 
    [1 array([79, 79, 79, ..., 0, 0, 0])]] 
y=[ 0 11 11 0 1 0 11 0 11 1 0 11 0 0 11 0 0 0 0 0 11 0 11 0 0 0 11 0 0] 

Answer 1

如果你改變火車（），所以看起來像這樣嗎？

def train(self): 
    df = self.get_training_set() 
    df['Intercept'] = 1      # (a) 
    y = df['activity_type'].values   # (b) 
    X = [np.concatenate((np.array([col1]), col2)) for col1, col2 in df[['Intercept', 'heartrate']].values.T] 
    model = LogisticRegression() 
    model.fit(X,y)       # (c) 

（a）中，將產生正確長度的序列
（b）利用值來代替返回另一個數據幀
（c）中配合完成的numpy的陣列就地