Python RandomForest Indexer错误：只有整数、切片（`:`）、省略号（`…`）、numpy.newaxis（`None`）和整数或布尔数组是有效的索引

我正在使用

sklearn

上的

RandomForestClassifier

：

class RandomForest(RandomForestClassifier):

    def fit(self, x, y):
        self.unique_train_y,  y_classes = transform_y_vectors_in_classes(y)
        return RandomForestClassifier.fit(self, x, y_classes)

    def predict(self, x):
        y_classes = RandomForestClassifier.predict(self, x)
        predictions = transform_classes_in_y_vectors(y_classes, self.unique_train_y)
        return predictions

    def transform_classes_in_y_vectors(y_classes, unique_train_y):
        cyr = [unique_train_y[predicted_index] for predicted_index in y_classes]
        predictions = np.array(float(cyr))
        return predictions

我收到了以下错误消息：

IndexError: only integers, slices (`:`), ellipsis (`...`), numpy.newaxis (`None`) and integer or boolean arrays are valid indices

---

似乎

y_类

包含的值不是有效的索引

当您尝试使用

预测索引

访问

unique\u train\u y

时，会出现异常，因为预测索引与您想象的不同

尝试执行以下代码：

cyr = [unique_train_y[predicted_index] for predicted_index in range(len(y_classes))] 
# assuming unique_train_y is a list and predicted_index should be integer.

---

哪一行引发了异常？错误来自cyr=[y\U类中预测的y\U索引的唯一\U序列y[预测的y\U索引]]哪些值包含

y\U类

？是整数吗？