单例数组array（，dtype = object）不能视为有效集合
问题内容：
不知道如何解决。任何帮助，不胜感激。我看到了向量化：不是有效的集合，但是不确定我是否理解这一点
train = df1.iloc[:,[4,6]]
target =df1.iloc[:,[0]]
def train(classifier, X, y):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=33)
classifier.fit(X_train, y_train)
print ("Accuracy: %s" % classifier.score(X_test, y_test))
return classifier
trial1 = Pipeline([
('vectorizer', TfidfVectorizer()),
('classifier', MultinomialNB()),])
train(trial1, train, target)
错误如下：
----> 6 train(trial1, train, target)
<ipython-input-140-ac0e8d32795e> in train(classifier, X, y)
1 def train(classifier, X, y):
----> 2 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=33)
3
4 classifier.fit(X_train, y_train)
5 print ("Accuracy: %s" % classifier.score(X_test, y_test))
/home/manisha/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py in train_test_split(*arrays, **options)
1687 test_size = 0.25
1688
-> 1689 arrays = indexable(*arrays)
1690
1691 if stratify is not None:
/home/manisha/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py in indexable(*iterables)
204 else:
205 result.append(np.array(X))
--> 206 check_consistent_length(*result)
207 return result
208
/home/manisha/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py in check_consistent_length(*arrays)
175 """
176
--> 177 lengths = [_num_samples(X) for X in arrays if X is not None]
178 uniques = np.unique(lengths)
179 if len(uniques) > 1:
/home/manisha/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py in <listcomp>(.0)
175 """
176
--> 177 lengths = [_num_samples(X) for X in arrays if X is not None]
178 uniques = np.unique(lengths)
179 if len(uniques) > 1:
/home/manisha/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/sklearn/utils/validation.py in _num_samples(x)
124 if len(x.shape) == 0:
125 raise TypeError("Singleton array %r cannot be considered"
--> 126 " a valid collection." % x)
127 return x.shape[0]
128 else:
TypeError: Singleton array array(<function train at 0x7f3a311320d0>, dtype=object) cannot be considered a valid collection.
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不知道如何解决。任何帮助，不胜感激。我看到了向量化：不是有效的集合，但是不确定我是否理解这一点
问题答案：
发生此错误的原因是您的函数train掩盖了您的变量train，因此将其传递给自己。
说明 ：
您可以这样定义变量火车：
train = df1.iloc[:,[4,6]]
然后，在几行之后，您将定义一个方法序列，如下所示：
def train(classifier, X, y):
因此实际发生的是，您先前的版本train已更新为新版本。这意味着trainnow并不会指向您想要的Dataframe对象，而是指向您定义的函数。在错误中将其清除。
array(<function train at 0x7f3a311320d0>, dtype=object)
请参见错误语句中的 功能列表 。
解决方案 ：
重命名其中之一（变量或方法）。 建议 ：将函数重命名为诸如training或之training_func类的其他名称。
