Pybrain神经网络：_convertToOneOfMany错误

Question

我是Pybrain的新手，正在尝试组建一个神经网络。首先，我遇到了这里描述的错误：

AttributeError: 'SupervisedDataSet' object has no attribute '_convertToOneOfMany'

我尝试了那个帖子中所描述的解决方法。虽然它似乎可以工作，但现在它给我一个新的错误。以下是我的代码的相关部分：

读取文件并将其转换为分类数据集的部分。有3个输入属性，2个类别，将读取的数组分割成两部分，前三列放入“input”，最后一列放入“target”：

ds = ClassificationDataSet(inp=3, target=1, nb_classes=2)
tf = open('datafile.txt')
a = np.loadtxt(tf) 
a = np.hsplit(a, (3,4))
ds.setField('input', a[0])
ds.setField('target', a[1])

构建一个简单的网络部分，对于pybrain来说是非常标准的：

inLayer = SigmoidLayer(3)
hiddenLayer = SigmoidLayer(5)
outLayer = SigmoidLayer(2)

fnn.addInputModule(inLayer)
fnn.addModule(hiddenLayer)
fnn.addOutputModule(outLayer)

in_to_hidden = FullConnection(inLayer, hiddenLayer)
hidden_to_out = FullConnection(hiddenLayer, outLayer)

fnn.addConnection(in_to_hidden)
fnn.addConnection(hidden_to_out)

fnn.sortModules()

这是如上所述的解决方法：

使用以下方法：

tstdata_temp, trndata_temp = ds.splitWithProportion(0.25)

tstdata = ClassificationDataSet(3, target=1, nb_classes=2)
for n in xrange(0, tstdata_temp.getLength()):
     tstdata.addSample( tstdata_temp.getSample(n)[0], tstdata_temp.getSample(n)[1] )

trndata = ClassificationDataSet(3, target=1, nb_classes=2)
for n in xrange(0, trndata_temp.getLength()):
     trndata.addSample( trndata_temp.getSample(n)[0], trndata_temp.getSample(n)[1] )

trndata._convertToOneOfMany()
tstdata._convertToOneOfMany()

这是我在第一个转换行遇到的错误：

IndexError: index 2 is out of bounds for axis 1 with size 2

- Alex

Answer 1

我不知道你的“目标”字段元素具有什么值，但是如果类标签从1而不是0开始，则使用_convertToOneOfMany()会得到相同的错误。_convertToOneOfMany()将数据集的“目标”字段从大小为[n_samples,1]的类标签数组（如0、1、2）转换为大小为[n_samples,n_classes]的标签数组（因此它执行以下操作：0->100、1->010和2->001）。因此，如果您有3个标记为1、2和3的类，则_convertToOneOfMany()将执行1->010、2->001、3->错误！该函数的代码在这里：https://github.com/pybrain/pybrain/blob/master/pybrain/datasets/classification.py，第144行使用类标签(oldtarg[i])作为newtarg的列索引。

- mkw123