使用随机森林中的日志时出错Python

Question

我试图预测一个值。我能够预测何时使用我的实际目标值，这是几天，但我尝试预测使用该值的日志，这给我一个错误。我正在使用sklearn和随机森林。

代码：

X = final_pressure_df.drop(['y', 'log_y', 'patient_id', 'wound_id'], axis=1) 
Y = final_pressure_df['log_y'] 

X_train, X_test, Y_train, Y_test = sklearn.cross_validation.train_test_split(X, Y, test_size=0.4, random_state=5) 

forest = RandomForestClassifier(criterion='entropy', n_estimators=200, max_depth=100, random_state=5) 

forest.fit(X_train, Y_train) 

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错误：ValueError: Unknown label type: array([[ 3.91202301]

有人能帮助我吗？

Answer 1

您需要回归而不是分类，因此请使用RandomForestRegressor。 当预测的变量是实值（浮点）时，分类将不起作用。即使在第一种情况下，当您预测天数时，使用回归仍然更有意义，因为您预测的是某个值，以及不是类/类别的天数。