ValueError：scikit学习中的未知标签类型

我尝试生成元功能​​，因此我遵循了教程并编写了以下内容：

clf = tree.DecisionTreeClassifier()

clf.fit(X, y)

但这会引发ValueError。

File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/tree/tree.py", line 739, in fit
X_idx_sorted=X_idx_sorted)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/tree/tree.py", line 146, in fit
check_classification_targets(y)
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/multiclass.py", line 172, in check_classification_targets
raise ValueError("Unknown label type: %r" % y_type)
ValueError: Unknown label type: 'unknown'

为什么会加注？

数据集由浮点数和整数组成，类标签为整数。describe（）返回以下内容：

         x1       x2       x3       x4      x5       x6       x7       x8  
count   3500.00  3500.00  3500.00  3500.00  3500.0  3500.00  3500.00  3500.00   
unique   501.00   516.00   572.00   650.00   724.0   779.00   828.00   757.00   
top        0.12     0.79     0.82     0.83     1.9     1.68     1.67     2.03   
freq      23.00    25.00    22.00    18.00    16.0    15.00    13.00    14.00   

         x9      x10  ...        x32      x33      x34      x35      x36  
count   3500.00  3500.00  ...    3500.00  3500.00  3500.00  3500.00  3500.00   
unique   730.00   676.00  ...     496.00   504.00   503.00   505.00   486.00   
top        3.27     3.47  ...       0.01     0.58    -0.27    -0.02     0.26   
freq      15.00    16.00  ...      23.00    24.00    26.00    23.00    24.00   

        x37      x38      x39      x40  class  
count   3500.00  3500.00  3500.00  3500.00   3500  
unique   488.00   490.00   492.00   506.00      3  
top       -0.03    -0.07     0.05    -0.19      1  
freq      23.00    25.00    22.00    24.00   1185  

数据集如下所示：

       x33   x34   x35   x36   x37   x38   x39   x40 class  
0     -0.7  0.51  0.34 -0.13 -0.87  0.56 -0.53  0.29     2  
1     1.12   0.6  0.28  2.17  0.18 -0.09 -1.33     1     1  
2     -0.3 -0.07 -0.99 -0.75  1.11  1.35 -1.63   0.1     0  
3    -0.29 -1.62  0.19 -1.04  0.43 -1.82 -1.14 -0.23     1  
4    -0.78 -0.12 -0.35  0.44  0.31 -0.45 -0.23  0.27     0  
5     0.28  0.61  -0.4 -1.96  1.26 -0.72  2.01  0.95     2  
6     0.07  1.91 -0.15 -0.27   1.9  1.14 -0.05  0.04     0  
7     1.52 -1.52 -0.16 -0.41 -0.48 -0.37   0.8   1.3     2  
8    -0.52 -1.41 -3.49  1.74 -0.37 -0.25 -0.63   0.2     2  
9     0.78  0.09  -0.7  1.12 -0.32 -0.43 -0.34 -1.04     2  
10    0.25  0.29 -0.73 -0.02  2.14  1.49  0.02 -2.16     2  
11   -1.72 -0.09  0.43 -0.33 -1.66 -0.73  1.45  2.11     2  
12   -0.01 -2.63 -1.91  0.59   0.8  0.35  1.58 -0.98     2  

其形状为[3500行x 41列]。

有两个可能的问题和解决方案：
1.您的数据是否有适当的尺寸？通过X.shape（）检查它以确保您的数据采用适当的格式，您也可以检查此问题
2。尝试通过np.asarray（...，dtype = np.float64）将数据转换为float ，您可以也检查这个问题