我正在按照基本分类教程测试 pybrainhere http://pybrain.org/docs/tutorial/datasets.html#classificationdataset以及一些更现实的数据的不同看法here http://corpocrat.com/2014/10/10/tutorial-pybrain-neural-network-for-classifying-olivetti-faces/。但是，我在应用 trndata._convertToOneOfMany() 时收到此错误：
AttributeError: 'SupervisedDataSet' object has no attribute '_convertToOneOfMany
数据集被创建为classification.ClassificationDataSet对象，但是调用splitWithProportion似乎会更改它的supervised.SupervisedDataSet对象，因此对于Python来说这个错误似乎并不令人惊讶，因为supervised.SupervisedDataSet没有该方法， classification.ClassificationDataSet 可以。代码在这里 https://github.com/pybrain/pybrain/blob/master/pybrain/datasets/classification.py.
然而，在如此多的教程中使用了相同的代码，我觉得我一定错过了一些东西，因为很多其他人都在使用它。我查看了 github 上代码库的更改，发现这个函数没有任何变化，我也尝试过在 Python 3 和 2.7 下运行，但没有区别。如果有人有任何指示让我回到正确的道路上，我将非常感激。
#flatten the 64x64 data in to one dimensional 4096
ds = ClassificationDataSet(4096, 1 , nb_classes=40)
for k in xrange(len(X)): #length of X is 400
ds.addSample(np.ravel(X[k]),y[k])
# a new sample consisting of input and target
print(type(ds))
tstdata, trndata = ds.splitWithProportion( 0.25 )
print(type(trndata))
trndata._convertToOneOfMany()
tstdata._convertToOneOfMany()
我有同样的问题。我添加了以下代码以使其在我的机器上运行。
tstdata_temp, trndata_temp = alldata.splitWithProportion(0.25)
tstdata = ClassificationDataSet(2, 1, nb_classes=3)
for n in xrange(0, tstdata_temp.getLength()):
tstdata.addSample( tstdata_temp.getSample(n)[0], tstdata_temp.getSample(n)[1] )
trndata = ClassificationDataSet(2, 1, nb_classes=3)
for n in xrange(0, trndata_temp.getLength()):
trndata.addSample( trndata_temp.getSample(n)[0], trndata_temp.getSample(n)[1] )
这转换tstdata and trndata回到ClassificationDataSet type.
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