classifier.predict中的ValueError

Question

我得到了这个错误，但我不知道它是什么意思。我在stackoverflow中读到这个问题可能是由于一个少于1960行的数据集造成的，但我故意放了一个2000行的数据集。这不是问题所在。有人知道她是从哪里来的吗？谢谢。

from sklearn import *
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import tree

training_data = np.genfromtxt('output.csv', delimiter=',', dtype=np.int32, usecols=np.arange(0,11))

inputs = training_data[:,:-1]
outputs = training_data[:, -1]

training_inputs = inputs[:250]
training_outputs = outputs[:250] 
testing_inputs = inputs[250:]
testing_outputs = outputs[250:]

classifier = tree.DecisionTreeClassifier()
classifier.fit(training_inputs, training_outputs)

predictions = classifier.predict(testing_inputs) #error


ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 10)) while a minimum of 1 is required.

Answer 1

欢迎使用StackOverflow！

ValueError: Found array with 0 sample(s) (shape=(0, 10)) while a minimum of 1 is required.

正如错误所解释的那样，提供的numpy数组没有任何值。

shape=(0, 10)是指0行10列的numpy数组。

加载文件后，请打印输入和输出的大小。