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。

此文章发布者为:Python技术站作者[metahuber],转载请注明出处:https://pythonjishu.com/scikit-learn-error-2/

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