train_test_splitパッケージscikit Learnから使用しようとしていますが、パラメーターに問題がありますstratify。以下はコードです：
from sklearn import cross_validation, datasets
X = iris.data[:,:2]
y = iris.target
cross_validation.train_test_split(X,y,stratify=y)
ただし、次の問題が発生し続けます。
raise TypeError("Invalid parameters passed: %s" % str(options))
TypeError: Invalid parameters passed: {'stratify': array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2,
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2])}
誰かが何が起こっているのか考えていますか？以下は関数のドキュメントです。
[...]
stratify：array-likeまたはNone（デフォルトはNone）
Noneでない場合、データは層状に分割され、これをラベル配列として使用します。
バージョン0.17の新機能：層別分割
[...]
Scikit-Learnは、「層別化」の引数を認識しないことを通知するだけであり、誤って使用していることを通知するものではありません。これは、引用したドキュメントに示されているように、パラメーターがバージョン0.17で追加されたためです。
したがって、Scikit-Learnを更新するだけで済みます。
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