2016-03-29 2 views
-3

Мне нужно преобразовать labels_train (который представляет собой список словарей [{Id:0, Prediction:2},{Id:1, Prediction:4},....]) для моей модели классификации в массив.Как преобразовать словарь в массив

#Classification model: 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression 
class_model = LogisticRegression() 

#Fitting the classifier to the training set. 
classifier= class_model.fit(X_train_pca, labels_train) 
score= classifier.score(X_test_pca, labels_test) 
print(score) 

Когда я запускаю этот codeThank вам очень много :) Я получаю эту ошибку:

TypeError: unorderable types: dict()>dict() 

X_train_pca массив поэтому я думал, что я должен преобразовать lables_train также в массив, но я не» t знать, как это сделать, поскольку массив отличается от списка.

+1

Обеспечить ввод, ожидаемый результат, разъединить проблему и ее характер от фактического кода, скажите нам, что вы попробовали и определить «массив» (т.е. Numpy массива или питона список?). – timgeb

ответ

1

Попробуйте

class_model.fit(X_train_pca, [i['Prediction'] for i in labels_train]) 
+0

Это работает! Я пробовал это, но в другом контексте :-D –

+0

Большое спасибо! – Mary

Смежные вопросы