scikit-learn报”ValueError: y contains previously unseen labels: {unseen_labels} “的原因以及解决办法

问题描述

当使用scikit-learn进行机器学习模型训练时，有时会出现以下报错信息：

ValueError: y contains previously unseen labels: {unseen_labels}

其中，{unseen_labels}表示未能出现在模型训练数据集中的标签。

这个错误通常会在多分类问题中出现，且是由于“新标签”出现在测试数据集中，而在训练数据集中未包含的标签引起的。

解决方法

解决这个问题的方法有两种：

方法一：在训练数据集中加入所有可能的标签

在训练数据集准备之前，可以先处理一下数据，对所有可能的标签进行统计，然后将这些标签加入到训练数据集中。

这种方法可以有效地解决“新标签”问题，但可能会导致训练数据集变得更大。此外，这种方法还需要依赖于预处理数据和特征提取的方法。

方法二：使用Sklearn中的LabelEncoder

另一种解决方法是使用Sklearn中的LabelEncoder类，将标签标准化为浮点数，并且不要在训练数据中使用新标签。

LabelEncoder类可以将标签转换为从0开始的整数编号，从而解决了“新标签”问题。此外，LabelEncoder也可以逆转换，将整数编号转换为原始标签。

下面是使用LabelEncoder的示例代码：

from sklearn import preprocessing

# 创建一个LabelEncoder对象
le = preprocessing.LabelEncoder()

# 对标签进行编码
le.fit(train_y)

# 将标签转换为整数编号
train_y_encoded = le.transform(train_y)
test_y_encoded = le.transform(test_y)

# 进行模型训练和预测
# ...

# 将编号转换为原始标签
train_y_decoded = le.inverse_transform(train_y_encoded)
test_y_decoded = le.inverse_transform(test_y_encoded)

总结

以上就是解决scikit-learn报"ValueError: y contains previously unseen labels: {unseen_labels} "的方法。在实际使用中，需要根据具体情况选择适当的方法。如果可能的标签数量很少，并且没有其他更好的预处理方式，那么第一种方法可能更适合。如果可能的标签数量很大或不确定，或者需要频繁地转换标签，那么第二种方法可能更好。