TypeError：__init __（）获得了意外的关键字参数'shuffle'

Question

在python 2.6.6中运行代码时遇到此错误。 在Python 3.4.3中运行时没有问题

usr/lib64/python2.6/site-packages/sklearn/feature_selection/univariate_selection.py:319: UserWarning: Duplicate scores. Result may depend on feature ordering.There are probably duplicate features, or you used a classification score for a regression task.
      warn("Duplicate scores. Result may depend on feature ordering."
    Traceback (most recent call last):
      File "classification.py", line 31, in <module>
        main()
      File "classification.py", line 15, in main
        tm.optimaltrain(conf)
      File "/axp/gabm/npscnnct/dev/getThemes/textminer/textminer/classify.py", line 121, in optimaltrain
        score = self.cv(X,y,model)
      File "/axp/gabm/npscnnct/dev/getThemes/textminer/textminer/classify.py", line 140, in cv
        skf = cross_validation.StratifiedKFold(y, n_folds=self.cv_folds, shuffle=True)
    TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'shuffle'

码：

  def cv(self, X, y, model):
    y_true = []
    y_pred = []
    skf = cross_validation.StratifiedKFold(y, n_folds=self.cv_folds, shuffle=True)
    for train_index, test_index in skf:
      X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
      y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
      model.fit(X_train, y_train)
      y_pred += list(model.predict(X_test))
      y_true += list(y_test)

但是，当我从代码中删除Shuffle=True时，它的运行正常。 我正在使用的模块是scipy 0.11.0，nltk 2.0.1，sklearn 0.14.1

请指教。 谢谢

Answer 1

这是您的sklearn版本（ 0.14 ）的sklearn ： https : //github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.14.X/sklearn/cross_validation.py#L391

我已经链接到StratifiedKFold init的实际行-这表明没有shuffle关键字参数。

升级到v 0.15 ，它确实具有shuffle （如此处所示： https : //github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.15.X/sklearn/cross_validation.py#L399 ）。

我将假设您在Py3上的sklearn版本为0.15 ？

Answer 2

在sklearn 0.14中， cross_validation.StratifiedKFold()没有关键字参数shuffle 。 显然，它只是在以后的版本中添加（实际上是0.15）。

您可以在分层之前更新sklearn或自己随机调整输入（例如，使用random.shuffle() ）。