ValueError('You appear to be using a legacy multi-label data'

最新推荐文章于 2023-07-31 23:44:06 发布
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#sklearn #Python #classification #multi-label

本文介绍了在使用scikit-learn进行多标签分类时遇到的问题及解决方案，特别是针对scikit-learn不同版本间的差异，提供了具体的代码示例来说明如何使用`MultiLabelBinarizer`进行标签转换。
使用sklearn时，遇到该问题，可能是因为scikit-learn版本过旧或者太新

pip install -U scikit-learn==0.16.1 就能解决


当然在0.17之后，已经不允许直接使用多类标分类

Direct support for sequence of sequences multilabel representation will be unavailable from version 0.17


而使用sklearn.preprocessing.MultiLabelBinarizer to convert to a label indicator representation.


例如


from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer

y_train = MultiLabelBinarizer().fit_transform(y_train)

y_test = MultiLabelBinarizer().fit_transform(y_test)

preds = MultiLabelBinarizer().fit_transform(preds)


使用LLaMA Factory微调时出现ValueError: Failed to convert pandas DataFrame to Arrow Table from file的解决方案
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本文主要介绍了使用LLaMA Factory微调时出现ValueError: Failed to convert pandas DataFrame to Arrow Table from file的解决方案，希望能对使用LLaMA Factory的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
出现 The column label ‘ID‘ is not unique. For a multi-index, the label must be a tuple 解决方法
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