Keras 模型的 YellowbrickTypeError：此估计器不是分类器；尝试使用回归或聚类分数可视化工具

问题描述

我有以下 Keras DNN 模型并导入了必要的 Keras 和 Yellowbrick 库：

optimizer = RMSprop(0.001)
finalDNNModel_wrap = KerasClassifier(build_fn=parkOptimalDNN(optimizer),epochs=750,batch_size=10,verbose=0)
finalDNNModel = Sequential()
finalDNNModel.add(Dense(32,input_dim=8,activation='relu'))
finalDNNModel.add(Dense(8,activation='relu'))
finalDNNModel.add(Dense(1,activation='sigmoid'))
#Compile the model
finalDNNModel.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizer,metrics=['accuracy'])
# Fit & Evaluate on the independent validation data set
finalDNNModel.fit(X_pca_train,y_train,batch_size = 10,epochs = 750,verbose = 0)
dnnPrediction = (finalDNNModel.predict(X_pca_validation) > 0.5).astype("int64")
dnnPredictProb = finalDNNModel.predict_proba(X_pca_validation)

我使用 YellowBrick 可视化包进行分类报告，如下所示：

classes = ["Not Parkinson","Parkinson"]
pd.set_option('precision',2)
vizDNN = ClassificationReport(finalDNNModel,classes =  classes,cmap="YlGnBu",is_fitted=True,force_model=True,title="DNN")
vizDNN.score(X_pca_validation,y_validation)
vizDNN.show()

它给出了错误：“YellowbrickTypeError：此估计器不是分类器；请尝试使用回归或聚类分数可视化器！” 有人可以帮忙吗

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）