Sklearn 管道抛出 ValueError: too many values to unpack (expected 2)

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【中文标题】Sklearn 管道抛出 ValueError: too many values to unpack (expected 2)【英文标题】:Sklearn pipeline throws ValueError: too many values to unpack (expected 2) 【发布时间】:2019-09-11 18:22:55 【问题描述】:

我正在尝试创建一个 sklearn 管道,它将首先提取文本中的平均字长,然后使用 StandardScaler 对其进行标准化。

自定义转换器

class AverageWordLengthExtractor(BaseEstimator, TransformerMixin):

    def __init__(self):
        pass
    def average_word_length(self, text):
        return np.mean([len(word) for word in text.split( )])
    def fit(self, x, y=None):
        return self
    def transform(self, x , y=None):
        return pd.DataFrame(pd.Series(x).apply(self.average_word_length))

我的目标是实现这一目标。 X 是一个带有文本值的熊猫系列。这行得通。

    extractor=AverageWordLengthExtractor()
    print(extractor.transform(X[:10]))
    sc=StandardScaler()
    print(sc.fit_transform(extractor.transform(X[:10])))

我为此创建的管道是。

pipeline = Pipeline([('text_length', AverageWordLengthExtractor(), 'scale', StandardScaler())])

pipeline.fit_transform() 产生以下错误。

Traceback (most recent call last):
  File "custom_transformer.py", line 48, in <module>
    main()
  File "custom_transformer.py", line 43, in main
    'scale', StandardScaler())])
  File "/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/pipeline.py", line 114, in __init__
    self._validate_steps()
  File "/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/sklearn/pipeline.py", line 146, in _validate_steps
    names, estimators = zip(*self.steps)
ValueError: too many values to unpack (expected 2)

【问题讨论】:

你的括号在创建管道的时候放错了地方,应该是pipeline = Pipeline([('text_length', AverageWordLengthExtractor()), ('scale', StandardScaler())]) 但如果没有管道中的估算器,它就无法工作。我只是想转换数据。 你得到同样的错误吗? “不工作”是什么意思? 您的回答确实解决了一个问题:)。我会将其标记为已回答,但您没有将其发布为答案。编辑:标记 【参考方案1】:

您的括号在错误的位置/创建管道时缺少括号,应该是元组列表:

pipeline = Pipeline([
   ('text_length', AverageWordLengthExtractor()), 
   ('scale', StandardScaler())
])

【讨论】:

【参考方案2】:

我认为您需要将fit_transform 方法添加到您的类AverageWordLengthExtractor

【讨论】:

感谢您的回答,我遇到了括号问题。

以上是关于Sklearn 管道抛出 ValueError: too many values to unpack (expected 2)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

管道中的自定义 sklearn 转换器为 cross_validate 抛出 IndexError 但在使用 GridSearchCV 时不会

ValueError:使用 GridSearch 参数时估计器 CountVectorizer 的参数模型无效

sklearn(错误的输入形状)ValueError

sklearn 的 PLSRegression:“ValueError:数组不得包含 infs 或 NaN”

Numpy、Pandas 和 Sklearn 中的多维缩放拟合(ValueError)

Sklearn:ValueError:发现样本数量不一致的输入变量:[1, 6]