Python缺少1个必需的位置参数。

Question

这是一个创建分类器的简单 ML 程序。我通过跟随 Google 开发者在 ML 上的播放列表来创建它。当我运行程序时，会输出错误(TypeError: fit() missing 1 required positional argument: 'y_train')。我不明白为什么会出现这种情况。

from scipy.spatial import distance
def euc(a,b):
    return distance.euclidean(a,b)
class ScrappyKNN():
    def fit(self,X_train,y_train):
        self.X_train=X_train
        self.Y_train=y_train
    def predict(self,X_test):
        predictions=[]
        for row in X_test:
            label = self.closest(row)
            predictions.append(label)
        return predictions
    def closest(self,row):
        best_dist = euc(row,self.X_train[0])
        best_index=0
        for i in range(1,len(self.X_train)):
            dist= euc(row,self.X_train[i])
            if dist>best_dist:
                best_dist=dist
                best_index=i
        return self.Y_train[best_index]
from sklearn import datasets
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
iris = datasets.load_iris()
X=iris.data
y=iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.5)
my_classifier=ScrappyKNN
my_classifier.fit(X_train, y_train)   
predictions=my_classifier.predict(X_test)
print(accuracy_score(y_test,predictions))

- Bishoy Youhanna

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将 my_classifier=ScrappyKNN 更改为 my_classifier=ScrappyKNN()。你将其设置为类，但实际上你需要的是该类的一个实例。 - user3483203

Answer 1

正如评论中指出的那样，你的错误在于这一行：

。

my_classifier = ScrappyKNN 

你应该将它更改为

my_classifier = ScrappyKNN() 

你得到的错误是基于Python中输入参数的工作方式。Python使用“位置参数”。这意味着，除非你告诉它不同，否则Python会假设输入与函数定义的顺序相同。

在你的代码中，你将fit定义为ScrappyKNN类中的一个方法，有3个输入。fit的定义如下：

fit(self,X_train,y_train)

你可以看到有三个输入，依次为self、x_train和y_train。

通常情况下，这个方法会由ScrappyKNN类的一个对象调用。当你使用一个对象（例如object.method()）调用一个类方法时，对象被用作方法的第一个输入。因此，在我的分类器中，my_classifier.fit(X,y)在后台发生了什么是调用fit方法并传入输入my_classifier、X和y。

然而，在你的代码中，你调用了fit，却从来没有实例化一个对象，而是使用了对ScrappyKNN类的引用。因为你没有创建对象，所以没有"self"可用作输入，所以对fit的调用只能看到两个输入。

错误说：

fit()缺少1个必需的位置参数：'y_train'

这是因为fit有3个必需参数：self、x_train和y_train。Python总是假定你的第一个输入是self，第二个输入是X_train，第三个输入是y_train。因为你给它两个输入，它把你的第一个输入，即X_train变量，作为self，把你的第二个输入，即y_train变量，作为X_train。然后它找不到第三个参数，所以报告给你说缺少y_train。实际上，你缺少的参数是self，但python无法知道。

把你的调用从ScrappyKNN改成ScrappyKNN()，实例化了一个ScrappyKNN类的对象。使用该对象调用ScrappyKNN类中的一个方法，然后将self作为fit的第一个参数传递给它，总共有3个参数，并解决了你看到的错误。

- Cassie