Блог

Я пытаюсь запустить алгоритм дерева решений для набора данных на основе метода, используемого здесь.

Я очистил данные, и все в порядке, основываясь на примере из среды.

Я пытаюсь определить функцию:

 def datasets  (df, x_len = 12, y_len = 1, y_test_len = 12):
D = df.values
periods = D.shape[1]

#Training Dataset Creation

loops = periods   1 - x_len - y_len - y_test_len
train = []
for col in range(loops):
    train.append(D[:,col:col x_len y_len])
    train = np.vstack(train)
    X_train, Y_train = np.split(train, [x_len], axis = 1)
    

#Test set creation

max_col_test = periods - x_len - y_len   1
test = []
for col in range(loops, max_col_test):
    test.append(D[:,col:col x_len  y_len])
    test = np.vstack(test)
    X_test, Y_test = np.split(test, [x_len], axis = 1)
 

Создание обучающего набора данных работает просто отлично, но в части кода создания тестового набора я получаю эту ошибку:

 AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'
 

Я не понимаю, что это происходит, так как в первом цикле это работает просто отлично, так что что-то явно ускользает от моей логики.

 for col in range(loops):
    train.append(D[:,col:col x_len y_len])
    train = np.vstack(train)
    X_train, Y_train = np.split(train, [x_len], axis = 1)
 

ошибка содержится в приведенном выше коде.

После train = np.vstack(train) train этого становится массивом numpy , а не списком, поэтому на следующей итерации вы добавите значение в массив numpy, у которого нет append метода, отсюда и ошибка.