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私はPythonを学び始めたばかりで、これが本当に基本的な質問/エラーである場合はお詫び申し上げます.

Kaggle Biological Response チュートリアルを行っています。このエラーが発生しています

C:\Anaconda\lib\site-packages\sklearn\cross_validation.py:65: DeprecationWarning: インデックス パラメータは非推奨であり、0.17 で削除されます (True と見なされます) stacklevel=1) 結果: 0.458614231133

誰がそれが何を意味するか知っていますか？私はそれを死ぬまでグーグルで検索しましたが、答えが見つかりません。

私が実行しているスクリプトは次のとおりです。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn import cross_validation
import logloss
import numpy as np

def main():
    #read in  data, parse into training and target sets
    dataset = np.genfromtxt(open('train.csv','r'), delimiter=',', dtype='f8')[1:]
    target = np.array([x[0] for x in dataset])
    train = np.array([x[1:] for x in dataset])

    #In this case we'll use a random forest, but this could be any classifier
    cfr = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

    #Simple K-Fold cross validation. 5 folds.
    #(Note: in older scikit-learn versions the "n_folds" argument is named "k".)
    cv = cross_validation.KFold(len(train), n_folds=5, indices=False)

    #iterate through the training and test cross validation segments and
    #run the classifier on each one, aggregating the results into a list
    results = []
    for traincv, testcv in cv:
        probas = cfr.fit(train[traincv], target[traincv]).predict_proba(train[testcv])
        results.append( logloss.llfun(target[testcv], [x[1] for x in probas]) )

    #print out the mean of the cross-validated results
    print "Results: " + str( np.array(results).mean() )
if __name__=="__main__":
    main()

私はそれがこれを呼んでいると信じています:

__author__ = 'nickd'
import scipy as sp
def llfun(act, pred):
    epsilon = 1e-15
    pred = sp.maximum(epsilon, pred)
    pred = sp.minimum(1-epsilon, pred)
    ll = sum(act*sp.log(pred) + sp.subtract(1,act)*sp.log(sp.subtract(1,pred)))
    ll = ll * -1.0/len(act)
    return ll

繰り返しますが、これが基本的なものである場合は本当に申し訳ありません。私は本当にこれまでにこれをしたことがありません。

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これは、indicesキーワード引数を使用して呼び出す場所cross_validation.KFoldで、将来のバージョンではサポートされないことを意味します。

cv = cross_validation.KFold(len(train), n_folds=5, indices=False)

エラー メッセージによると、indices=True0.17 の効果があります。メッセージは、キーワード引数を削除することを示しています。おそらく、未使用のキーワード引数を無視しないため、TypeErrorインデックスを渡し続けようとすると、0.17 で例外が発生する可能性があります。

于 2015-07-25T13:22:10.587 に答える