python spearman相关系数_python – 使用Spearman与Sklearn KNN的相关性进行模式匹配

我试图使用包含在用户定义的度量中的Spearman相关性来查找Scikit-learn中的最近邻居.出于某种原因,它仅在我的训练数据中的列数为5且k = 5时才有效.对于任何其他组合(例如,列数= 8和k = 6),它会给我以下错误. (此处列车和测试装置有4列,k = 4).如果我使用Pearson进行相关,它的效果非常好.有谁知道为什么会发生这种情况或如何解决它？谢谢.

from scipy.stats import spearmanr

def spearmancorr(x,y):

rho, pval = spearmanr(x,y, axis=0)

return rho * (-1)

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors

nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=4, algorithm='ball_tree', metric=spearmancorr)

nbrs.fit(train)

dist, ind = nbrs.kneighbors(test)

SystemError Traceback (most recent call last)

in ()

5 for i in range(1):

6 nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=4, algorithm='ball_tree', metric=spearmancorr)

----> 7 nbrs.fit(train)

8 dist, ind = nbrs.kneighbors(test)

9 print "for: " + funcs[i]

C:\Users\AppData\Local\Enthought\Canopy\User\lib\site-packages\sklearn\neighbors\base.pyc in fit(self, X, y)

797 or [n_samples, n_samples] if metric='precomputed'.

798 """

--> 799 return self._fit(X)

C:\Users\AppData\Local\Enthought\Canopy\User\lib\site-packages\sklearn\neighbors\base.pyc in _fit(self, X)

238 self._tree = BallTree(X, self.leaf_size,

239 metric=self.effective_metric_,

--> 240 **self.effective_metric_params_)

241 elif self._fit_method == 'kd_tree':

242 self._tree = KDTree(X, self.leaf_size,

SystemError: NULL result without error in PyObject_Call

解决方法:

这似乎是在sklearn 0.14.1之前发生的错误.尝试升级到更高版本或最新的0.18.1版本.

标签：python,scipy,scikit-learn,correlation

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