sci工具包学习：使用X.reforme（-1，1）重塑数据

Question

我正在为文本分类训练一个python（2.7.11）分类器，在运行时，我收到一条不推荐的警告消息，我不知道是代码中的哪一行导致了它！错误/警告。但是，代码运行良好，并给出结果。。。

\AppData\Local\Enthought\Canopy\User\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

我的代码：

def main():
    data = []
    folds = 10
    ex = [ [] for x in range(0,10)]
    results = []
    for i,f in enumerate(sys.argv[1:]):
        data.append(csv.DictReader(open(f,'r'),delimiter='\t'))
    for f in data:       
        for i,datum in enumerate(f):
            ex[i % folds].append(datum)
    #print ex
    for held_out in range(0,folds):
        l = []
        cor = []
        l_test = []
        cor_test = []
        vec = []
        vec_test = []

        for i,fold in enumerate(ex):
            for line in fold:
                if i == held_out:
                    l_test.append(line['label'].rstrip("\n"))
                    cor_test.append(line['text'].rstrip("\n"))
                else:
                    l.append(line['label'].rstrip("\n"))
                    cor.append(line['text'].rstrip("\n"))

        vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1,1),min_df=1)
        X = vectorizer.fit_transform(cor)
        for c in cor:        
            tmp = vectorizer.transform([c]).toarray()
            vec.append(tmp[0])
        for c in cor_test:        
            tmp = vectorizer.transform([c]).toarray()
            vec_test.append(tmp[0])

        clf = MultinomialNB()
        clf .fit(vec,l)
        result = accuracy(l_test,vec_test,clf)
        print result

if __name__ == "__main__":
    main()

你知道哪条线发出这个警告吗？ 另一个问题是，使用不同的数据集运行此代码可以获得相同的准确度，而我无法找出导致这种情况的原因？ 如果我想在另一个python进程中使用这个模型，我查看了文档，发现了一个使用pickle库的示例，但不是针对joblib。所以，我试图遵循相同的代码，但这给了我错误：

clf = joblib.load('model.pkl') 
pred = clf.predict(vec);

另外，如果我的数据是CSV文件，则格式为：“label\t text\n” 测试数据中的label列应该是什么？

提前谢谢

Answer 1

在clf.fit（vec，l.fit）中输入的“vec”必须是[[]]类型，而不仅仅是[]。这是一个怪癖，我总是忘记当我适合模型。

只需添加一组额外的方括号就可以了！