Sto cercando di caricare una previsione dopo aver annullato il picking ma ricevo questo errore
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/weight_boosting.py:29:
DeprecationWarning: numpy.core.umath_tests è un modulo NumPy interno
e non dovrebbe essere importato. Verrà rimosso in un futuro NumPy
pubblicazione. da numpy.core.umath_tests importa inner1d
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/base.py:311:
UserWarning: Tentativo di deselezionare lo stimatore DecisionTreeClassifier da
versione 0.20.2 quando si utilizza la versione 0.19.2. Questo potrebbe portare a rotture
codice o risultati non validi. Utilizzare a proprio rischio. Avviso utente)
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/base.py:311:
Avvertenza per l'utente: tentativo di deselezionare lo stimatore RandomForestClassifier da
versione 0.20.2 quando si utilizza la versione 0.19.2. Questo potrebbe portare a rotture
codice o risultati non validi. Utilizzare a proprio rischio. Avviso utente)
Traceback (la chiamata più recente per ultima): File "rf_pred_model_tester.py",
linea 7, in
print ('Class:', int (rf.predict (xx))) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py" ,
linea 538, in previsione
proba = self.predict_proba (X) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py",
riga 581, in forecast_proba
n_jobs, _, _ = _partition_estimators (self.n_estimators, self.n_jobs) File
"/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/base.py",
riga 153, in _partition_estimators
n_jobs = min (_get wantsjobs (n_jobs), n_estimators) File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/init.py",
riga 464, in _get_n_jobs
if n_jobs <0: TypeError: '<' non supportato tra le istanze di 'NoneType' e 'int'
ecco il codice che sto cercando di eseguire
sottaceto di importazione
importa numpy come np
con open ('rf_model_1', 'rb') come f:
rf = pickle.load (f)
xx = np.array ([67, 17832, 1, 1, 0, 33, 1941902452, 36, 33011.0, 19, 18, 0, 2, 1]). rimodellare (1, -1)
print ('Classe:', int (rf.predict (xx)))
Mi aspetto un risultato come questo:
Classe: [0]
se eseguo il codice su jupyter funziona bene ma ricevo un errore quando provo a eseguire sul terminale.
2021-01-16 08:13:12
Il tuo errore lo ha detto senza mezzi termini:
Avvertenza per l'utente: Tentativo di deselezionare lo stimatore RandomForestClassifier dalla versione 0.20.2 quando si utilizza la versione 0.19.2. Ciò potrebbe causare la violazione del codice o risultati non validi. Utilizzare a proprio rischio.
E in effetti è quello che è successo; durante il decapaggio, l'attributo n_jobs del tuo RandomForestClassifier era mantenuto su Nessuno. Questo è il valore predefinito per l'inizializzazione, ma dietro le quinte di solito è impostato su 1. Puoi trovare maggiori dettagli su n_jobs qui: https://scikit-learn.org/stable/glossary.html#term-n-jobs
Per te, impostare n_jobs di rf su 1 farà il trucco:
sottaceto di importazione
importa numpy come np
con open ('rf_model_1', 'rb') come f:
rf = pickle.load (f)
rf.n_jobs = 1
xx = np.array ([67, 17832, 1, 1, 0, 33, 1941902452, 36, 33011.0, 19, 18, 0, 2, 1]). rimodellare (1, -1)
print ('Classe:', int (rf.predict (xx)))
|
Domanda molto attiva. Guadagna 10 punti reputazione per rispondere a questa domanda. Il requisito di reputazione aiuta a proteggere questa domanda dallo spam e dalle attività di mancata risposta.
Non è la risposta che stai cercando? Sfoglia altre domande contrassegnate con python-3.x o fai la tua domanda.