Jag försöker ladda en förutsägelse efter avmarkering men jag får det här felet
/Bibliotek/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/weight_boosting.py:29:
DeprecationWarning: numpy.core.umath_tests är en intern NumPy-modul
och bör inte importeras. Det kommer att tas bort i ett framtida NumPy
släpp. från numpy.core.umath_tests importerar inner1d
/Bibliotek/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/base.py:311:
UserWarning: Försöker avmarkera estimatorn DecisionTreeClassifier från
version 0.20.2 när du använder version 0.19.2. Detta kan leda till att det går sönder
kod eller ogiltiga resultat. Använd på egen risk. Användarvarning)
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/base.py:311:
UserWarning: Försöker avmarkera estimatorn RandomForestClassifier från
version 0.20.2 när du använder version 0.19.2. Detta kan leda till att det går sönder
kod eller ogiltiga resultat. Använd på egen risk. Användarvarning)
Spårning (senaste samtalet senast): Fil "rf_pred_model_tester.py",
rad 7, in
skriv ut ('Klass:', int (rf.predict (xx))) Fil "/Bibliotek/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py" ,
rad 538, i förutsäga
proba = self.predict_proba (X) File "/Library /Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/ensemble/forest.py",
rad 581, i förutsäga_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",
rad 153, i _partition_estimators
n_jobs = min (_get_n_jobs (n_jobs), n_estimators) File "/Library /Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/init.py",
rad 464, i _get_n_jobs
om n_jobs <0: TypeError: '<' stöds inte mellan instanser av 'NoneType' och 'int'
här är koden som jag försöker köra
importera knipa
importera numpy som np
med öppen ('rf_model_1', 'rb') som f:
rf = pickle.load (f)
xx = np.matris ([67, 17832, 1, 1, 0, 33, 1941902452, 36, 33011.0, 19, 18, 0, 2, 1]). omformning (1, -1)
skriv ut ('Class:', int (rf.predict (xx)))
Jag förväntar mig ett resultat så här:
Klass: [0]
om jag kör koden på jupyter fungerar den bra men jag får fel när jag försöker köra på terminal.
2021-01-16 08:13:45
Ditt fel uttryckte det direkt:
UserWarning: Försöker avmarkera estimatorn RandomForestClassifier från version 0.20.2 när du använder version 0.19.2. Detta kan leda till att kod bryts eller ogiltiga resultat. Använd på egen risk.
Och det är verkligen det som hände; vid betning hölls ditt RandomForestClassifier-attribut n_jobs på None. Detta är standardvärdet för initialisering, men bakom kulisserna är detta vanligtvis inställt på 1. Du hittar mer information om n_jobs här: https://scikit-learn.org/stable/glossary.html#term-n-jobs
För dig gör du tricket om du ställer in rf: s n_jobs till 1:
importera knipa
importera numpy som np
med öppen ('rf_model_1', 'rb') som f:
rf = pickle.load (f)
rf.n_jobs = 1
xx = np.matris ([67, 17832, 1, 1, 0, 33, 1941902452, 36, 33011.0, 19, 18, 0, 2, 1]). omformning (1, -1)
skriv ut ('Class:', int (rf.predict (xx)))
|
Mycket aktiv fråga. Tjäna 10 rykte för att svara på den här frågan. Kravet på rykte hjälper till att skydda denna fråga från skräppost och icke-svar-aktivitet.
Inte svaret du letar efter? Bläddra bland andra frågor taggade python-3.x eller ställ din egen fråga.