Логистическая регрессия: неизвестный тип метки: «непрерывный» с использованием sklearn в Python ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть следующий код для тестирования некоторых наиболее популярных алгоритмов машинного обучения библиотеки Python sklearn:

Код: Выделить всё

import numpy as np
from sklearn                        import metrics, svm
from sklearn.linear_model           import LinearRegression
from sklearn.linear_model           import LogisticRegression
from sklearn.tree                   import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors              import KNeighborsClassifier
from sklearn.discriminant_analysis  import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.naive_bayes            import GaussianNB
from sklearn.svm                    import SVC

trainingData    = np.array([ [2.3, 4.3, 2.5],  [1.3, 5.2, 5.2],  [3.3, 2.9, 0.8],  [3.1, 4.3, 4.0]  ])
trainingScores  = np.array( [3.4, 7.5, 4.5, 1.6] )
predictionData  = np.array([ [2.5, 2.4, 2.7],  [2.7, 3.2, 1.2] ])

clf = LinearRegression()
clf.fit(trainingData, trainingScores)
print("LinearRegression")
print(clf.predict(predictionData))

clf = svm.SVR()
clf.fit(trainingData, trainingScores)
print("SVR")
print(clf.predict(predictionData))

clf = LogisticRegression()
clf.fit(trainingData, trainingScores)
print("LogisticRegression")
print(clf.predict(predictionData))

clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(trainingData, trainingScores)
print("DecisionTreeClassifier")
print(clf.predict(predictionData))

clf = KNeighborsClassifier()
clf.fit(trainingData, trainingScores)
print("KNeighborsClassifier")
print(clf.predict(predictionData))

clf = LinearDiscriminantAnalysis()
clf.fit(trainingData, trainingScores)
print("LinearDiscriminantAnalysis")
print(clf.predict(predictionData))

clf = GaussianNB()
clf.fit(trainingData, trainingScores)
print("GaussianNB")
print(clf.predict(predictionData))

clf = SVC()
clf.fit(trainingData, trainingScores)
print("SVC")
print(clf.predict(predictionData))

Первые два работают нормально, но при вызове логистической регрессии я получил следующую ошибку:

Код: Выделить всё

root@ubupc1:/home/ouhma# python stack.py
LinearRegression
[ 15.72023529   6.46666667]
SVR
[ 3.95570063  4.23426243]
Traceback (most recent call last):
File "stack.py", line 28, in 
clf.fit(trainingData, trainingScores)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/linear_model/logistic.py", line 1174, in fit
check_classification_targets(y)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/multiclass.py", line 172, in check_classification_targets
raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type)
ValueError: Unknown label type: 'continuous'

Входные данные такие же, как и в предыдущих вызовах, так что же здесь происходит?

И, кстати, почему существует огромная разница в первом прогнозе алгоритмов LinearReгрессия() и SVR() (15,72 против 3.95)?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/419 ... -in-python