成功解决xgboost\core.py:614: UserWarning: Use subset (sliced data) of np.ndarray is not recommended beca

简介: 成功解决xgboost\core.py:614: UserWarning: Use subset (sliced data) of np.ndarray is not recommended beca

解决问题


xgboost\core.py:614: UserWarning: Use subset (sliced data) of np.ndarray is not recommended because it will generate extra copies and increase memory consumption

 "because it will generate extra copies and increase memory consumption")




解决思路


错误地址:xgboost\core.py:614

用户警告:

使用np.ndarray的子集(切片数据),不推荐使用np.ndarray,因为它会生成额外的副本并增加内存消耗

“因为它会生成额外的副本,并增加内存消耗”




解决方法


此信息提示为警告,而不是error,即使不处理也不会影响代码编程的运行。如果想要去掉,可以更新库至最新版本!

然后根据要求提示修改使用方法!

在进行sliced data时,' np.ndarray '方法不再推荐使用!



相关文章
|
算法框架/工具
成功解决INFO: pip is looking at multiple versions of keras-preprocessing to determine which version is c
成功解决INFO: pip is looking at multiple versions of keras-preprocessing to determine which version is c
|
PyTorch 算法框架/工具 索引
详细介绍torch中的from torch.utils.data.sampler相关知识
PyTorch中的torch.utils.data.sampler模块提供了一些用于数据采样的类和函数,这些类和函数可以用于控制如何从数据集中选择样本。下面是一些常用的Sampler类和函数的介绍: Sampler基类: Sampler是一个抽象类,它定义了一个__iter__方法,返回一个迭代器,用于生成数据集中的样本索引。 RandomSampler: 随机采样器,它会随机从数据集中选择样本。可以设置随机数种子,以确保每次采样结果相同。 SequentialSampler: 顺序采样器,它会按照数据集中的顺序,依次选择样本。 SubsetRandomSampler: 子集随机采样器
666 0
|
TensorFlow API 算法框架/工具
解决AttributeError: module ‘keras.utils‘ has no attribute ‘plot_model‘
解决AttributeError: module ‘keras.utils‘ has no attribute ‘plot_model‘
350 0
解决AttributeError: module ‘keras.utils‘ has no attribute ‘plot_model‘
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
Pytorch 的 torch.utils.data.DataLoader 参数详解
Pytorch 的 torch.utils.data.DataLoader 参数详解
1113 0
from sklearn.cross_validation import train_test_split发生报错
from sklearn.cross_validation import train_test_split发生报错
279 0
from sklearn.cross_validation import train_test_split发生报错
成功解决h5py\_init_.py:26:FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to
成功解决h5py\_init_.py:26:FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to
成功解决h5py\_init_.py:26:FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to
成功解决xgboost\core.py", ValueError: feature_names may not contain [, ] or <
成功解决xgboost\core.py", ValueError: feature_names may not contain [, ] or <
成功解决sklearn\ensemble\weight_boosting.py:29: DeprecationWarning: numpy.core.umath_tests is an interna
成功解决sklearn\ensemble\weight_boosting.py:29: DeprecationWarning: numpy.core.umath_tests is an interna
成功解决sklearn\preprocessing\label.py:151: DeprecationWarning: The truth value of an empty array is amb
成功解决sklearn\preprocessing\label.py:151: DeprecationWarning: The truth value of an empty array is amb
|
计算机视觉
成功解决sklearn\cross_validation.py:41: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 i
成功解决sklearn\cross_validation.py:41: DeprecationWarning: This module was deprecated in version 0.18 i