scikit-learn报”ValueError: The ‘solver’ parameter value, ‘{solver}’, is not supported by the LDA solver. Supported values are {supported_solvers}. “的原因以及解决办法

问题描述

当使用 scikit-learn 库中的线性判别分析（LDA）模型时，可能会遇到以下错误：

ValueError: The 'solver' parameter value, 'xxx', is not supported by the LDA solver. Supported values are ['svd', 'lsqr', 'eigen'].

其中，"xxx" 代表您尝试使用的不支持的求解器（solver），而 "['svd', 'lsqr', 'eigen']" 则代表 LDA 模型支持的求解器。

问题原因

此错误通常源于未正确指定 LDA 模型的求解器参数。具体地说，该参数在 scikit-learn 中的默认值为 "svd"，即奇异值分解（SVD）求解器，但某些情况下需要手动指定求解器。如果未正确指定或使用了不支持的求解器，则会引发以上错误。

解决办法

要解决这个问题，您可以按照以下方法之一操作：

选择 LDA 支持的求解器

根据提示信息，将求解器参数设置为 LDA 支持的求解器之一，即 "svd"、"lsqr" 或 "eigen"。例如：

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
lda = LinearDiscriminantAnalysis(solver='eigen')

如果您不确定应该选择哪个求解器，请参阅 scikit-learn 文档以获得更多信息。

检查输入数据是否正确

如果输入的数据不符合 LDA 模型的应用场景，也可能导致以上错误。例如，如果所有的样本点都位于一个类别中，则 LDA 将无法正确拟合这些数据。

因此，请仔细检查您的数据以确保它们适合 LDA 模型，并使用正确的算法参数执行模型拟合。

升级 scikit-learn 库

在某些情况下，该错误可能是由于 scikit-learn 库版本过低而引起的。如果是这种情况，请考虑升级库的版本到最新的可用版本，或使用已知可行的早期版本。

总结

在使用 scikit-learn 中的 LDA 模型时，要注意正确指定求解器参数，并仔细检查输入数据以确保它们适合 LDA 模型。由于此错误可能是由多种原因引起的，解决方案也可能因问题而异。为确保代码的正确性，请遵循上述建议并参考文档以获取更多信息。