Objeto .__ init __ () toma exactamente un argumento (la instancia para inicializar) ** El código no se está ejecutando ** -- python campo con scikit-learn camp Relacionados El problema

object.__init__() takes exactly one argument (the instance to initialize) **code is not running**


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Cumplir con un problema durante la optimización de los params con BayesSearchcv. Mi código: puede encontrar esto a continuación con información de error:

  import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error from skopt import BayesSearchCV              X = df.drop('Y', axis=1) y = df.Y          X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.7, random_state=0)               seed =10 xg_cl = xgb.XGBClassifier() params = {                'max_depth':[3,4,5,7,9,11],          'eta': [0.1, 0.3, 0.5, 0.8, 1.0],          'learning_rate':[0.01,0.03,0.07,0.1,0.3,0.5,0.9],          'min_child_weight':[1,3,5,7],          'reg_lambda':[0.1,0.5,1,1.3,1.7,2.5,3],          'reg_alpha':[1,1.5,2,3,8,10,12,15,18],          'gamma':[0.1,0.5,1,1.5,2,5,10,13],          'subsample':[0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1],          'colsample_bytree':[0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1],          'scale_pos_weight':[0.5,1,2,3,4,5,10,12],           'n_estimators': [100, 250, 500, 1000, 5000, 7000]}          clf = BayesSearchCV(xg_cl, search_spaces=params, n_iter=10,  verbose = 3, n_jobs = -1, random_state=42, cv=2, scoring='neg_mean_squared_error')          clf.fit(X_train, y_train)          print('Best roc_auc: {:.4}, with best params: {}'.format(clf.best_score_, clf.best_params_))   

ejecutando me da error:

  Traceback (most recent call last): <ipython-input-104-849db0dd2643> in <module>      42 clf = BayesSearchCV(xg_cl, search_spaces=params, n_iter=10,  verbose = 3, n_jobs = -1, random_state=42, cv=2, scoring='neg_mean_squared_error')      43  ---> 44 clf.fit(X_train, y_train)      45       46 print('Best roc_auc: {:.4}, with best params: {}'.format(clf.best_score_, clf.best_params_))      ............ /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/deprecation.py in wrapped(*args, **kwargs)      66         def wrapped(*args, **kwargs):      67             warnings.warn(msg, category=FutureWarning) ---> 68             return init(*args, **kwargs)      69         cls.__init__ = wrapped      70       TypeError: object.__init__() takes exactly one argument (the instance to initialize)   

¿Qué puedo hacer exactamente para resolver esto? Necesita su ayuda, colegas

Original en ingles

Meet one problem during params optimization with BayesSearchCV. My code - you can find this below with error info:

import xgboost as xgb from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error from skopt import BayesSearchCV              X = df.drop('Y', axis=1) y = df.Y          X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.7, random_state=0)               seed =10 xg_cl = xgb.XGBClassifier() params = {                'max_depth':[3,4,5,7,9,11],          'eta': [0.1, 0.3, 0.5, 0.8, 1.0],          'learning_rate':[0.01,0.03,0.07,0.1,0.3,0.5,0.9],          'min_child_weight':[1,3,5,7],          'reg_lambda':[0.1,0.5,1,1.3,1.7,2.5,3],          'reg_alpha':[1,1.5,2,3,8,10,12,15,18],          'gamma':[0.1,0.5,1,1.5,2,5,10,13],          'subsample':[0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1],          'colsample_bytree':[0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1],          'scale_pos_weight':[0.5,1,2,3,4,5,10,12],           'n_estimators': [100, 250, 500, 1000, 5000, 7000]}          clf = BayesSearchCV(xg_cl, search_spaces=params, n_iter=10,  verbose = 3, n_jobs = -1, random_state=42, cv=2, scoring='neg_mean_squared_error')          clf.fit(X_train, y_train)          print('Best roc_auc: {:.4}, with best params: {}'.format(clf.best_score_, clf.best_params_)) 

Running gives me error:

Traceback (most recent call last): <ipython-input-104-849db0dd2643> in <module>      42 clf = BayesSearchCV(xg_cl, search_spaces=params, n_iter=10,  verbose = 3, n_jobs = -1, random_state=42, cv=2, scoring='neg_mean_squared_error')      43  ---> 44 clf.fit(X_train, y_train)      45       46 print('Best roc_auc: {:.4}, with best params: {}'.format(clf.best_score_, clf.best_params_))      ............ /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/deprecation.py in wrapped(*args, **kwargs)      66         def wrapped(*args, **kwargs):      67             warnings.warn(msg, category=FutureWarning) ---> 68             return init(*args, **kwargs)      69         cls.__init__ = wrapped      70       TypeError: object.__init__() takes exactly one argument (the instance to initialize) 

What can I do exactly to solve this? Need your help, colleagues

     

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