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())])
但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 的 PLSRegression:“ValueError:数组不得包含 infs 或 NaN”