Как исправить: «FitFailedWarning: не удалось подобрать оценщик. Оценка в этом разделе поездного теста для этих параметро ⇐ Python

[Anonymous]

Код: Выделить всё

from sklearn.model_selection import GridSearchCV, KFold

param_grid = {'select__k': np.arange(1, data_x_numeric.shape[1] + 1)}
cv = KFold(n_splits=3, random_state=1, shuffle=True)
gcv = GridSearchCV(pipe, param_grid, return_train_score=True, cv=cv)
gcv.fit(data_x, data_y)

results = pd.DataFrame(gcv.cv_results_).sort_values(by='mean_test_score', ascending=False)
results.loc[:, ~results.columns.str.endswith("_time")]

После запуска приведенного выше кода я получаю предупреждение о том, что подгонка оценщика не удалась.

Код: Выделить всё

FitFailedWarning: Estimator fit failed. The score on this train-test partition for these parameters will be set to nan. Details:
Traceback (most recent call last):
line 598, in _fit_and_score estimator.fit(X_train, y_train, **fit_params)
"pipeline.py," line 341, in fit Xt = self._fit(X, y, **fit_params_steps) "pipeline.py," line 303, in _fit X, fitted_transformer = fit_transform_one_cached(
"memory.py," line 352, in __call__ return self.func(*args, **kwargs) "pipeline.py," line 754, in _fit_transform_one res = transformer.fit_transform(X, y, **fit_params)
"base.py," line 702, in fit_transform return self.fit(X, y, **fit_params).transform(X)
univariate_selection.py, line 353, in fit score_func_ret = self.score_func(X, y)
"," line 7, in fit_and_score_features
m.fit(Xj, y)
"coxph.py" line 426, in fit delta = solve(optimizer.hessian, optimizer.gradient,
"basic.py," line 214, in solve _solve_check(n, info)
"basic.py," line 29, in _solve_check raise LinAlgError('Matrix is singular.')
numpy.linalg.LinAlgError: Matrix is singular.

warnings.warn("Estimator fit failed. The score on this train-test"
"categorical.py:2630": FutureWarning: The `inplace` parameter in pandas.Categorical.set_categories is deprecated and will be removed in a future version. Removing unused categories will always return a new Categorical object.
res = method(*args, **kwargs)
"categorical.py:2630": FutureWarning: The `inplace` parameter in pandas.Categorical.set_categories is deprecated and will be removed in a future version. Removing unused categories will always return a new Categorical object.
res = method(*args, **kwargs)
"categorical.py:2630": FutureWarning: The `inplace` parameter in pandas.Categorical.set_categories is deprecated and will be removed in a future version. Removing unused categories will always return a new Categorical object.
res = method(*args, **kwargs)
"categorical.py:2630": FutureWarning: The `inplace` parameter in pandas.Categorical.set_categories is deprecated and will be removed in a future version. Removing unused categories will always return a new Categorical object.
res = method(*args, **kwargs)

Я получаю это предупреждение несколько раз, и код продолжает выполняться более 30 минут. Я удалил путь маршрутизации для большей части предупреждений, поэтому он может выглядеть по-другому. Приведенное выше предупреждение выдается несколько раз для этого блока кода.
Я следую документации Scikit-Survival и застрял на этом этапе. Некоторый предоставленный дополнительный код может помочь устранить ошибку, но я не уверен, что именно влияет на ошибку.
data_x — это кадр данных Pandas со следующими типами данных

Код: Выделить всё

data_x.dtypes.astype(str)

f1   category
f2   category
f3   category
f4   float64
f5   category
f6   category
f7   category
f8   category
f9   category
f10  category
f11  category
f12  category
f13  int64
f14  category
f15  category
f16  category
f17  category
f18  category
f19  category
f20  category
f21  int64
dtype: object

data_y — это пустой массив

Код: Выделить всё

data_y

array([( True, 481.), ( True, 424.), ( True, 519.), ..., ( True,  13.),
( True,  96.), ( True,   6.)],
dtype=[('event', '?'), ('duration', '

Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/69005052/how-do-i-fix-fitfailedwarning-estimator-fit-failed-the-score-on-this-train-t[/url]