在进行训练集和测试集的划分时一直显示这个错误：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'shap'
鸢尾花在划分训练集和测试集时，一直显示这个错误
在进行训练集和测试集的划分时一直显示这个错误：AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'shap'
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关注train.shap 是什么？漏掉了 e 吧？
train.shape
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- 2019-08-02 18:14# 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建SVM分类器 svm_classifier = SVC(kernel='linear') # 训练模型 svm_classifier.fit(X_...
- 2024-11-11 15:41在模型构建之前，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，以便于后续评估模型的性能。模型训练完毕后，我们通过计算准确率来评估模型在测试集上的表现。 最后，为了更直观地观察模型的分类效果，我们可以使用混淆...
- 2020-03-11 21:21鸢尾花数据集是机器学习领域的一个经典案例，它包含了三种不同类型的鸢尾花（Setosa，Versicolour，Virginica）的多个特征，如花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度。这个数据集由Ronald Fisher在1936年提出，...
- 2023-04-24 13:26在这个例子中，采用了随机抽样的方法，抽取了15个样本作为测试集，其余作为训练集。 2. **距离计算**：KNN算法的核心是计算测试样本与所有训练样本之间的距离。实验中选择了最常见的**欧式距离**，它定义为两个向量...
- 2023-04-08 09:165. 划分训练集与测试集：将数据集分为训练集和测试集，用于模型训练和评估。通常比例为70%~80%的样本作为训练集，其余作为测试集。 6. 选择模型：根据问题类型（这里是分类问题），选择合适的机器学习模型，如逻辑...
- 2021-10-04 06:36在C++中实现决策树，首先需要导入包含鸢尾花数据集的文件，这个数据集通常包括花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度四个特征，以及对应的类别标签（Setosa、Versicolour、Virginica）。数据预处理是关键步骤，...
- 2025-11-16 09:44在对鸢尾花数据集进行KMeans聚类时，可以根据花瓣和花萼的特征将样本分为三个簇，每个簇对应一个鸢尾花种类。通过聚类算法可以无须标签信息对数据进行分组，帮助研究人员发现数据中潜在的结构。 在整个分析过程中，...
- 2025-11-13 08:03在划分数据集为训练集和测试集的过程中，文章解释了几个关键的参数。其中，stratify参数确保训练集和测试集中的各类别比例与原始数据集保持一致，这对于维持数据分布的均衡性至关重要。test_size定义了测试集的大小...
- 2022-05-27 16:081. **鸢尾花卉数据集（Iris dataset）**：这是由统计学家Ronald Fisher在1936年收集的一个数据集，包含了三种鸢尾花（Setosa, Versicolour, Virginica）的四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。...
- 2022-07-15 17:183. 使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集。 4. 创建`DecisionTreeClassifier`对象，并用训练数据拟合模型。 5. 对测试集进行预测，并评估模型的性能，比如使用准确率或混淆矩阵。 6. 使用`export_...
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