获取TypeErrror:DecisionTreeClassifier的对象在sparkml lib中不可迭代
获取TypeError: DecisionTreeClassifier的对象在sparkml lib中不可迭代。
在Spark MLlib中，DecisionTreeClassifier是一个用于构建决策树模型的分类器。然而，根据错误提示，DecisionTreeClassifier对象在Spark MLlib库中不可迭代。
这个错误通常发生在尝试对DecisionTreeClassifier对象进行迭代操作时，例如使用for循环遍历模型的属性或方法。由于DecisionTreeClassifier对象不支持迭代操作，所以会引发TypeError。
要解决这个问题，需要注意以下几点：
- DecisionTreeClassifier对象不可迭代：DecisionTreeClassifier对象是一个模型构建器，用于训练和构建决策树模型，而不是一个可迭代的对象。因此，不能像迭代列表或数组一样对DecisionTreeClassifier对象进行迭代操作。
- 使用正确的方法和属性：要使用DecisionTreeClassifier对象的方法和属性，需要通过正确的方式来访问它们。通常，可以使用点运算符（.）来访问对象的属性和方法，例如decisionTreeClassifierObject.property或decisionTreeClassifierObject.method()。
- 查阅官方文档和示例：如果想了解如何正确使用DecisionTreeClassifier对象，可以查阅Spark MLlib的官方文档和示例代码。官方文档和示例通常提供了详细的说明和示范，可以帮助理解如何正确使用DecisionTreeClassifier对象。
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相关·内容
我正在尝试使用字符串中的参数进行DecisionTreeClassifier。
print d # d= 'max_depth=100'
clf = DecisionTreeClassifier(d)
clf.fit(X[:3000,], labels[:3000])
在这种情况下，我得到了下面的错误。如果我使用clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=100)，它工作得很好。
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 120, in &l
浏览 3提问于2017-08-27得票数 1
我正在尝试采用一个功能性的、合适的SparkML管道(出于兼容性原因，Scala2.1.1)并将其转换为SparkML，以实现互操作性和存储目的。 目前，管道的形式如下: Array(StringIndexer，StringIndexer，VectorAssembler，VectorIndexer)。我尝试过标准的org.jpmml.sparkml.PMMLBuilder，它在我已经为数据库中的字符串建立了索引的情况下工作得非常好。(我知道这些列中有多少不同的字符串，并且我完全确定它们将保持绝对。)我计划在决策树和其他一些基于树的方法中使用它们，SparkML对树中的分类变量进行了很好的处理
浏览 13提问于2019-05-10得票数 0
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
clf = DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(iris.data,iris.target)
如何遍历clf的节点。我在文档中找不到它。
浏览 1提问于2014-09-04得票数 3
我正在使用sklearn训练决策树。当我使用： dt_clf = tree.DecisionTreeClassifier() max_depth参数的默认值为None。根据文档，如果max_depth为None，则节点将展开，直到所有叶子都是纯的，或者直到所有叶子包含的样本少于min_samples_split。 在拟合我的模型之后，我如何找出max_depth到底是什么呢？get_params()函数帮不上忙。试穿后，get_params()仍然显示为None。 如何获取max_depth的实际数量？ 文档：https://scikit-learn.org/stable/modules/g
浏览 15提问于2019-02-03得票数 18
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下面是我的js文件，它设置了两次，启动时间和结束时间将它们保存在startTime useState和endTime useState中。问题是，现在我想使用add按钮在一天中添加更多的时隙。为此，我将键和值的startTime obj作为数组。当我按下add按钮时，我想在setStartTime和setEndTime中的附录数组中添加更多的时隙(还没有)。以下是守则：
import React, { useState, useEffect } from "react";
import DateFnsUtils from "@date-io/date-fns";
浏览 0提问于2022-08-10得票数 0
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2回答
我正在使用决策树算法从测试文件中预测标签。但是，我需要打印组成该标签的整行或单个单元格。下面提到了我正在编写的代码。
import numpy as np
import csv
from sklearn.metrics import accuracy_score,confusion_matrix
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
path = "train_names.csv"
file=open(path)
reader = csv.reader(file)
d
浏览 12提问于2019-07-17得票数 0
我正尝试在python中实现下面的伪代码，使用的是深度= 1的sklearn。
但是，输出(3)有问题。我已将已安装的分类器与相应的alpha一起存储在一个列表中。我正在使用sklearn的决策树，分类器在这种格式上：
DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=1,
max_features=None, max_leaf_nodes=None,
min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_spli
浏览 0提问于2019-03-15得票数 0
我正在使用通过Anaconda3安装的jupyter。我无法导入DecisionTreeClassifier并获得以下错误。安装在Ananconda3.7.3中的Python版本。
有人能帮我吗？
import pandas as pd
from sklearn import tree
music = pd.read_csv('music.csv')
X = music.drop(columns=['genre'])
y = music['genre']
modl = tree.DecisionTreeClassifier()
modl.f
浏览 0提问于2019-04-10得票数 3
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从学习文档或我的实验中可以看出，DecisionTreeClassifier的所有树结构都是二叉树。无论是gini还是熵，每个DecisionTreeClassifier节点只能有0或1或2个子节点。
但是从决策树引入(第3页)来看，理论决策树的每个节点都可以有两个以上的子节点。
所以我的问题是为什么决策树结构只是二叉树(每个DecisionTreeClassifier节点只能有一个或两个子节点)。为了滑雪DecisionTreeClassifier？对于DecisionTreeClassifier，我们能得到多个子节点的树结构吗？
浏览 4提问于2016-08-13得票数 8
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我有个错误：
TypeError at /accounts/tcresults 'ImageAndUser‘对象不可迭代。
我想在tc.html中显示来自数据库的用户数据，但是这个错误会发生。我用views.py写的
def tc(request):
d = {
'tcresults': ImageAndUser.objects.filter(user=request.user).order_by('id').last(),
}
return render(request, 'registratio
浏览 5提问于2017-02-20得票数 0
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我打算在SparkML管道中使用经过训练的带有tree_method='exact‘的xgboost模型，因此我需要使用XGBoost4J-Spark；但是文档显示“分布式和外部内存版本只支持近似算法。”()。有什么办法可以解决这个问题吗？
或者，我可以使用基于C的xgboost来训练模型，以及如何将训练后的模型转换为XGBoostEstimator，这是一个SparkML估计器，可以无缝地集成到SparkML管道中。有没有人遇到过这样的转换器？
我不介意在单个节点上运行，而不是在集群上运行，因为我可以等待。
任何真知灼见，我们都很感激。
浏览 3提问于2018-03-13得票数 2
我正在用python创建一个机器学习算法。说我有：
alg = DecisionTreeClassifier(random_state=1)
然后我创建一个适合的函数
def fit(X,Y,alg):
alg.fit(X,Y)
在我的主旋律里，我打电话
fit(X, Y, alg)
Y_pred = alg.predict(X_test)
这个能行吗？还是阿尔格从来没有真正改变过自己的身材？
我读过这个问题，但它是混乱的，因为我不知道我的变量alg是如何改变的。
谢谢你的帮助。
浏览 3提问于2016-12-19得票数 0
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1回答
在我的数据集上使用GridSearchCV之后，我想提取所有最佳参数。
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
params_grid = {'max_depth': np.arange(3, 10),
'max_leaf_nodes':list(xrange(20,100,20)),
'max_features':list(xrange(2,10,2))
}
my_dt = DecisionTreeCl
浏览 3提问于2017-09-16得票数 1
我是编程新手，在pmml中保存模型时遇到了一些问题。我有一个数据库，我需要选择属性，然后使用多数投票，最后保存在pmml中。即使多数投票部分也可以，但当我使用sklearn2pmml保存最后一行上的模型时，它会给出一个错误。
from pandas import read_csv
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from mlxtend.classifier import EnsembleVoteClassifier
from
浏览 6提问于2021-02-05得票数 0
1回答
我的对象是不可迭代的
、、、、
我对模型和模板有一个问题，我相信模型的顺序是最好的。我点击主页上的链接，得到一个错误：'BlogPost‘对象不可迭代
我有一个model.py：
from django.db import models
# Create your models here.
class BlogPost(models.Model):
title = models.CharField(max_length=200)
body = models.TextField()
create_at = models.DateTimeField()
def __unicode__(
浏览 3提问于2014-03-03得票数 1
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我正在使用Azure，我可以连接到存储表，并使用循环中的下面代码从表中获取存储中每个表的项：
"get metrics from $table"
$temp_result = (az storage entity query --table-name $table --connection-string $connection_string --accept "none" --filter "CounterName eq '\Memory\PercentUsedMemory' or CounterName eq '\Network
浏览 2提问于2018-04-05得票数 1
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我使用numba.jitclass装饰器来标记我的类以进行优化。
我不知道如何指定要优化的run方法的签名。该方法接受一个ConvertedDocument对象数组作为参数。numba似乎不能自己确定数组类型，因为当我尝试在nopython模式下调用run方法时出现以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "numba_test.py", line 53, in <module>
print run(a)
File "/home/clasocki/anaconda2/envs/my_numba
浏览 0提问于2017-04-19得票数 2
2回答
我试图迭代一个模型，以获得列表中的第一个图像，这给了我错误的模型是不可迭代的。下面是我的模型和模板代码。我只需要在列表中获得与单个产品相关的第一个图像。
models.py：
class Product(models.Model):
title = models.CharField(max_length=500)
description = models.TextField(blank=True, null=True)
price = models.DecimalField(max_digits=20, decimal_places=2)
sku = model
浏览 2提问于2016-07-13得票数 4
回答已采纳
有人能帮我处理这个错误吗，因为我在这段代码行中没有发现任何错误(如果是，如果是soline.adv_issue_ids，而不是soline.issue_product_ids:)？
我想做的是：
在IF条件下，我试图从对象sale.order.line.中获取many2many (adv_issue_ids)和one2many (issue_product_ids)字段的值。
代码行中使用的变量的详细信息：
soline是一个销售订单行记录集(例如: sale.order.line(129))
adv_issue_ids是sale.order.line中的many2many字段。
issue_
浏览 4提问于2020-02-12得票数 0
1回答
Pipelines.py
class DotabuffPipeline(object):
def open_spider(self, spider):
self.match_dict = {}
def process_item(self, item, spider):
ID = item['matchID']
if ID in self.match_dict:
self.match_dict[ID] = self.match_dict[ID] + 1
if self.match_dict[ID]==5:
浏览 5提问于2015-12-24得票数 2
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2回答
我想创建像这样的对象：
regr = linear_model.LinearRegression()
通过以下方式：
GaussianNB()
SVC()
svm.SVR()
DecisionTreeClassifier()
例如，对于：
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
gaussian = naive_bayes.GaussianNB()
我得到了：
NameError: name 'naive_bayes' is not defined
适用于：
from sklearn.tree import DecisionTr
浏览 0提问于2017-12-17得票数 0
我在使用文件输入库的Linux环境中运行以下python代码。
filelist = glob.glob(os.path.join(LOCAL_DESTINATION, "*.*"))
for file in filelist:
if comment_type.lower() == 'header':
f = fileinput.input(file, inplace=1)
print(f)
print(f.__dict__)
for
浏览 3提问于2019-11-13得票数 0
我正在运行以下python脚本：
%%time
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
print(cross_val_scores['DecisionTreeClassifier']['best_params'])
decision_tree = DecisionTreeClassifier(
random_state=RAND_STATE,
class_weight='balanced&
浏览 1提问于2022-10-21得票数 -1
假设有一些库javascript对象jsObj。在调用Object.keys或Object.getOwnPropertyNames时，我会得到以下属性的列表
[a,b,c,d]
但我仍然可以调用像jsObj.e()这样的函数。为什么e方法不是Object.keys或Object.getOwnPropertyNames的一部分？他们是怎么做的？
，它说Object.getOwnPropertyNames也将返回不可枚举的属性。那么，像e这样的属性的特征是什么呢？
我正在使用服务器端SDK。使用以下代码，
var OpenTok = require('opentok');
var
浏览 2提问于2016-05-19得票数 5
回答已采纳
我正在学习机器学习从编程用Mosh频道。在这种情况下，我得到了想要的输出。
output=array(['HipHop', 'Acoustic', 'Classical'], dtype=object)
但有这样一个警告，我找不到哪一部分是错误的。
C:\Users\User\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\base.py:450: UserWarning: X does not have valid feature names, but DecisionTreeClassifier was fitted
浏览 8提问于2022-09-30得票数 0
我的看法是：
class StudentAPIPerformanceReport(
generics.RetrieveAPIView,
):
def get(self, request, *args, **kwargs):
response = HttpResponse(content_type='text/csv')
response['Content-Disposition'] = 'attachment; filename="report.csv"'
writ
浏览 0提问于2019-07-04得票数 0
回答已采纳
我试着运行以下代码：
import asyncio
async def eva(code):
exec("async def ex(): return {}".format(code))
return await asyncio.wait_for(locals()["ex"](), timeout=1.0)
async def main():
while True:
code = input()
x = await asyncio.wait_for(eva(code), timeout=1.0)
浏览 0提问于2019-03-08得票数 2
1回答
是否可以使用PySpark作为PMML导出模型？我知道用星火是有可能的。但我在PySpark文档中没有找到任何参考。这是否意味着如果我想这样做，我需要使用第三方python库编写自定义代码吗？
浏览 2提问于2016-10-06得票数 2
回答已采纳
我尝试在DecisionTreeClassifier上使用GridSearchCV，但得到以下错误: TypeError:未绑定的方法get_params()必须使用DecisionTreeClassifier实例作为第一个参数来调用(实际上什么也没有得到)
下面是我的代码：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.cross_validation import cross_val
浏览 6提问于2016-08-02得票数 12
我想在Rust中实现一个表类型，所以我有以下代码： use std::ops::{Index, IndexMut};
#[derive(Clone)]
pub struct Table<T>
where
T: Clone,
{
row: usize,
col: usize,
data: Vec<Vec<T>>,
}
impl<T> Table<T>
where
T: Clone,
{
pub fn new(row: usize, col: usize) -> Self {
浏览 23提问于2021-08-05得票数 1
回答已采纳
如果sklearn.tree.DecisionTreeClassifier没有对max_depth、min_samples等的约束，是否有方法检索它生成的最终节点数？
浏览 3提问于2015-01-26得票数 5
1回答
我正处于Julia的安装/测试阶段，正在尝试运行使用Julia MLJ训练模型的Iris example MLJ Example。我认为我已经正确安装了它，但我得到了这个错误。我做错了什么？谢谢。J julia> Tree = @load DecisionTreeClassifier pkg=DecisionTree
DecisionTreeClassifier(
max_depth = -1,
min_samples_leaf = 1,
min_samples_split = 2,
min_purity_increase = 0.0,
n_su
浏览 33提问于2021-11-11得票数 1
8回答
有几篇关于如何将分类数据编码到Sklearn决策树的文章，但是从Sklearn文档中，我们得到了以下内容
决策树的一些优点是：
(...)
能够处理数字和分类数据。其他技术通常专门用于分析只有一种类型变量的数据集。有关更多信息，请参见算法。
但是运行以下脚本
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
data = pd.DataFrame()
data['A'] = ['a','a','b','a']
data
浏览 10提问于2016-06-29得票数 102
回答已采纳
我用决策树算法处理一个二元分类问题，目标是最小化分类的假阳性(最大化positive predicted value) (诊断工具的成本很高)。
是否有办法在基尼/熵分裂标准中引入weight来惩罚错误的阳性分类？
例如，修改后的基尼指数( )如下：
因此，我想知道是否有任何方法来实现它在Scikit-学习？
编辑
与class_weight玩会产生以下结果：
from sklearn import datasets as dts
iris_data = dts.load_iris()
X, y = iris_data.features, iris_data.targets
#
浏览 0提问于2018-04-24得票数 1
回答已采纳
我正在尝试学习如何使用GridSearchCV()方法在决策树分类器中找到最优的超参数。
问题是，如果只指定一个参数的选项，就可以了，如下所示：
print(__doc__)
# Code source: Gael Varoquaux
# Modified for documentation by Jaques Grobler
# License: BSD 3 clause
from sklearn import datasets
from sklearn.grid_search import GridSearchCV
from sklearn.tree import DecisionTr
浏览 3提问于2016-10-27得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在学习如何在python中使用决策树。我修改了一个示例，以导入csv文件，而不是使用此站点的虹膜数据集：
代码：
import numpy as np
import urllib
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import tree
from sklearn import datasets
from sklearn import metrics
# URL for the Pima Indians Diabetes dataset (UCI Machine Learning Repository
浏览 0提问于2016-01-13得票数 0
我正在尝试使用DecisionTreeClassifier.train()，但是它出现在这样的错误报告中：
错误：(218，41)在org.apache.spark.ml.classification.DecisionTreeClassifier中不能访问DecisionTreeClassifier类中的方法培训，因为包核中的对象FeatureSelection不是包分类中DecisionTreeClassifier类的子类，其中定义了目标的val = decisionTreeClassifier.train(trainRdd)。
它报告说，我的对象FeatureSelection不是
浏览 0提问于2019-04-24得票数 0
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3回答
伙计们，我开始按照NLTK团队的官方书学习NLTK。
我在第5章--“标记”--我无法解析PDF版本第186页的摘录：
给定cfd2 2‘VN’. try ()指定的过去分词的列表，尝试收集紧接该列表中项之前的所有单词标记对的列表。
我试过这样做：
wsj = nltk.corpus.treebank.tagged_words(simplify_tags=True)
[wsj[wsj.index((word,tag))-1:wsj.index((word,tag))+1] for (word,tag) in wsj if word in cfd2['VN'].keys()]
浏览 14提问于2013-04-30得票数 1
回答已采纳
我正在从一个包含MLB播放器统计数据的输入文件中读取数据。文件的每一行包含与每个播放器相关的9个元素。我正在计算一些统计数据，并将它们添加到使用player统计数据创建的列表的末尾，但是正在得到一个类型错误，指定了float object is not iterable。下面是用于从输入文件填充列表的代码：
def readInput(fileName):
stats = []
try:
fh = open(fileName, "r")
#populated the stats list
for line in f
浏览 4提问于2015-04-27得票数 0
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1回答
我正在尝试将分类器及其参数转储到一个表中，如下所示：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)
当我打印clf时，我得到以下内容：
DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=
浏览 2提问于2017-06-30得票数 0
2回答
report_qs = CustomReport.objects.filter(id=report_id)
report_qs store below output
输出
{
"Locator__employer_state": "AR",
"data_model_name": [
"Locator",
"PatientProfile"
]
}
问:如何在Python中从上述输出中获取所有值和键？
当我试图从上面的输出中访问键和值时，我会得到以下错误：
在运
浏览 3提问于2013-11-06得票数 3
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这是Python2.7和Pandas 0.17.1中关于scikit学习(版本为0.17.0)的一个问题。为了使用详细的方法拆分原始数据(没有缺少条目)，我发现如果使用拆分数据来处理.fit()，就会出现错误。
以下是与变量重命名的其他堆栈溢出问题基本相同的代码。然后，我实例化了一个网格，并试图对分割的数据进行拟合，以确定最佳分类器参数。错误发生在下面代码的最后一行之后：
import pandas as pd
import numpy as np
# UCI's wine dataset
wine = pd.read_csv("https://s3.amazonaws.com
浏览 1提问于2016-03-14得票数 2
回答已采纳
我有一个处理事件的应用程序。用户需要登录以创建事件，当他们创建事件时，我需要将事件ID添加到user.events数组中。然而，我遇到了困难，保存事件的用户，这是主要的问题。在我的“events”路由中，我获得了在事件创建后被重定向到的其他数据。
router.post("/event", isLoggedIn, function (req,res){
// get data from form and add to events array
var title = req.body.title;
var date = req.body.date;
var descript
浏览 0提问于2016-11-28得票数 0
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1回答
因此，在ES2015中，您可以拥有：
// Module A
export const FOO = 0;
export const BAR = 1;
// Module B
import * as AExports from 'ModuleA';
console.log(AExports.FOO); // Prints 0
在运行时枚举ModuleA导出的官方方式是什么？
import * as AExports from 'ModuleA';
// Are these values guaranteed to be something?
Object.key
浏览 3提问于2016-07-31得票数 6
回答已采纳
给定三列，"A"，"B"，"C"，我们是否可以指定拆分的顺序，以便它首先拆分“A”的类别，然后是"B"，然后是其他类别？
基于DecisionTreeClassifier上的文档页面，没有这样的选项。有没有办法解决这个问题？
浏览 0提问于2015-07-01得票数 1
2回答
我使用Tkinter每秒在画布上移动一个圆圈，我在Python语言中遇到了TypeError: 'NoneType' object is not callable错误。我认为错误出在下面这段代码中： def move(new_x0, new_y0, new_x1, new_y1):
new_x0 = new_x0 + speed
new_y0 = new_y0 + speed
new_x1 = new_x1 + speed
new_y1 = new_y1 + speed
game.canvas.delete("all")
浏览 21提问于2019-05-17得票数 0
我有一台运行在AWS EMR中的PySpark笔记本。在我的特定案例中，我希望使用pyspark2pmml为我刚刚训练的模型创建pmml。但是，我得到了以下错误(当运行pyspark2pmml.PMMLBuilder时，但我认为这无关紧要)。
JPMML-SparkML not found on classpath
Traceback (most recent call last):
File "/tmp/1623111492721-0/lib/python3.7/site-packages/pyspark2pmml/__init__.py", line 14, in __
浏览 4提问于2021-06-08得票数 0
虽然使用木星笔记本，我从来没有这个问题的fit()功能。但有了这段代码，我会：
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
data = pd.read_csv('train.csv')
test_data = pd.read_csv('test.csv')
X = data.drop(columns=['Survived'])
y = data['Survived']
model = DecisionTreeClassifier
m
浏览 15提问于2022-11-02得票数 0
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1回答
据我所知，AdaBoost的弱学习者不应产生超过0.5的错误率。
训练一次后，我只得到0.5以上的错误率。这怎么可能？AdaBoost树仍然给出了相当好的结果，但是所有学习者的权重都应该是零，所以它应该失败。此外，树在迭代过程中也会变得更糟。
我的错误率的阈值是否可能是0.9 (精度0.1)，因为我有10个类，而文献主要集中在二进制情况上？
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
adaboost_tree = AdaBoostClassifier(
DecisionTreeClassifier(max_depth=m
浏览 0提问于2019-10-14得票数 1
回答已采纳
我是一个相当新的网页开发，没有太多的考虑错误。但是今天我注意到，我必须使用json.stringyfy()来查看整个错误对象。另外，在语句2中没有显示message键，但是当我打印error.message时，我得到了一条消息，而不是undefined。"message“甚至不是键(check语句4)，但仍然记录error.message日志的值(typeof(error.message)是string)。
try {
//Some error occours
} catch (error) {
console.log(JSON.stri
浏览 12提问于2022-02-26得票数 3
回答已采纳
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