ValueError : au moins un tableau ou un dtype est requis

Question

Mon code :

import numpy as np
from pandas import read_csv
from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = read_csv('data.csv', usecols=['col_1'])

df_x = data.iloc[:, 1:]
df_y = data.iloc[:, 0]

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df_x, df_y, test_size=0.9, random_state=4)

nn = MLPClassifier(activation='logistic', solver='sgd', hidden_layer_sizes=(2,), random_state=1)
#nn.fit(x_train[x], y_train[x])

print(nn)

nn.fit(x_train, y_test)

pred = nn.predict(x_test)

J'obtiens l'erreur indiquée dans le titre de la page. .fit() et je n'ai pas compris grand-chose à la documentation, car je suis novice en matière de ML.

Erreur complète :

File "C:/NNC/Main.py", line 14, in <module>
    data.target.array([])
  File "C:\NNC\venv\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 5179, in __getattr__
    return object.__getattribute__(self, name)
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'target'

Mise à jour - :
Je l'ai depuis supprimé et mis à jour car il s'agissait de tester une solution trouvée dans la documentation. J'ai mis à jour l'erreur

File "C:\Users\PycharmProjects\NNC\venv\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py", line 325, in _fit
    X, y = self._validate_input(X, y, incremental)
  File "C:\Users\PycharmProjects\NNC\venv\lib\site-packages\sklearn\neural_network\_multilayer_perceptron.py", line 932, in _validate_input
    multi_output=True)
  File "C:\Users\PycharmProjects\NNC\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 739, in check_X_y
    estimator=estimator)
  File "C:\Users\PycharmProjects\NNC\venv\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 459, in check_array
    dtype_orig = np.result_type(*array.dtypes)
  File "<__array_function__ internals>", line 6, in result_type
ValueError: at least one array or dtype is required

Le processus s'est terminé avec le code de sortie 1

Answer 1

Cette erreur se produit pour les raisons suivantes.

1. Vous n'avez pas target dans votre csv. Là pour vérifier deux fois votre csv.

2. Si tiene target colonne, il y a des espaces blancs ou des espaces dans votre targer colonne. Il peut exister comme ceci

   < target> <target > < target > <target >...etc.

Il faut copier ce nom de colonne avec ces espaces blancs. Après cela, exécutez ce code

data = read_csv('data.csv', usecols=['col_1'])
data.columns = data.columns.str.strip()

Mis à jour - :

Si votre cadre de données ressemble à ceci

       a         b
0      1         2
1      1         2
2      1         2
3      1         2
4      1         2

Lorsque vous utilisez iloc

df_y = data.iloc[:, 0]

output -:
       a         
0      1         
1      1         
2      1         
3      1         
4      1     

df_y = data.iloc[:, 1]   

output -:
       b
0      2
1      2
2      2
3      2
4      2

Dans votre cas, vous avez utilisé df_x = data.iloc[:, 1:] . Corrigez-le comme suit df_x = data.iloc[:, 1] . Comprendre le fonctionnement de l'iloc