AttributeError：＆＃x27; nonepy＆＃x27;对象没有属性＆＃x27; split＆＃x27; Smote

Question

我正在使用Smote重新采样一些数据并获得这样的错误：

attributeError：'nontype'对象没有属性“拆分”

我的代码：

sm = SMOTE(random_state = 42)
X_train_resampled, y_train_resampled = sm.fit_resample(X_train_final, y_train)

有人可以帮助我解决此问题吗？因为我的数据充分问题似乎没有任何问题

：

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AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-49-9465f7b6ac21> in <module>
      1 #resample data using SMOTE
      2 sm = SMOTE(random_state = 42)
----> 3 X_train_resampled, y_train_resampled = sm.fit_resample(X_train_final, y_train)

~\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\imblearn\base.py in fit_resample(self, X, y)
     81         )
     82 
---> 83         output = self._fit_resample(X, y)
     84 
     85         y_ = (

~\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\imblearn\over_sampling\_smote\base.py in _fit_resample(self, X, y)
    322 
    323             self.nn_k_.fit(X_class)
--> 324             nns = self.nn_k_.kneighbors(X_class, return_distance=False)[:, 1:]
    325             X_new, y_new = self._make_samples(
    326                 X_class, y.dtype, class_sample, X_class, nns, n_samples, 1.0

~\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\sklearn\neighbors\_base.py in kneighbors(self, X, n_neighbors, return_distance)
    761         )
    762         if use_pairwise_distances_reductions:
--> 763             results = PairwiseDistancesArgKmin.compute(
    764                 X=X,
    765                 Y=self._fit_X,

sklearn\metrics\_pairwise_distances_reduction.pyx in sklearn.metrics._pairwise_distances_reduction.PairwiseDistancesArgKmin.compute()

~\AppData\Roaming\Python\Python38\site-packages\sklearn\utils\fixes.py in threadpool_limits(limits, user_api)
    149         return controller.limit(limits=limits, user_api=user_api)
    150     else:
--> 151         return threadpoolctl.threadpool_limits(limits=limits, user_api=user_api)
    152 
    153 

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\threadpoolctl.py in __init__(self, limits, user_api)
    169             self._check_params(limits, user_api)
    170 
--> 171         self._original_info = self._set_threadpool_limits()
    172 
    173     def __enter__(self):

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\threadpoolctl.py in _set_threadpool_limits(self)
    266             return None
    267 
--> 268         modules = _ThreadpoolInfo(prefixes=self._prefixes,
    269                                   user_api=self._user_api)
    270         for module in modules:

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\threadpoolctl.py in __init__(self, user_api, prefixes, modules)
    338 
    339             self.modules = []
--> 340             self._load_modules()
    341             self._warn_if_incompatible_openmp()
    342         else:

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\threadpoolctl.py in _load_modules(self)
    371             self._find_modules_with_dyld()
    372         elif sys.platform == "win32":
--> 373             self._find_modules_with_enum_process_module_ex()
    374         else:
    375             self._find_modules_with_dl_iterate_phdr()

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\threadpoolctl.py in _find_modules_with_enum_process_module_ex(self)
    483 
    484                 # Store the module if it is supported and selected
--> 485                 self._make_module_from_path(filepath)
    486         finally:
    487             kernel_32.CloseHandle(h_process)

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\threadpoolctl.py in _make_module_from_path(self, filepath)
    513             if prefix in self.prefixes or user_api in self.user_api:
    514                 module_class = globals()[module_class]
--> 515                 module = module_class(filepath, prefix, user_api, internal_api)
    516                 self.modules.append(module)
    517 

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\threadpoolctl.py in __init__(self, filepath, prefix, user_api, internal_api)
    604         self.internal_api = internal_api
    605         self._dynlib = ctypes.CDLL(filepath, mode=_RTLD_NOLOAD)
--> 606         self.version = self.get_version()
    607         self.num_threads = self.get_num_threads()
    608         self._get_extra_info()

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\threadpoolctl.py in get_version(self)
    644                              lambda: None)
    645         get_config.restype = ctypes.c_char_p
--> 646         config = get_config().split()
    647         if config[0] == b"OpenBLAS":
    648             return config[1].decode("utf-8")

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'

我试图进一步研究自己拥有的数据，但似乎找不到任何问题。

Answer 1

我发现SMOTE在数据框中无法处理超过15列。更多的列会引起Smote的问题，并且“无类型”异常会引起。
您必须安装ThreadPoolCtl软件包才能解决该问题。

pip install -U threadpoolctl

Answer 2

我没有为上述问题提供解决方案（使用Smote时我也面临着这一点），而是解决问题的小建议。

您可以使用其他与smote相关的方法，例如ordendlinesmote等。
就我而言，使用边界线索解决了问题。

此外，我觉得边缘线略微好一些。因为Smote可能会遇到一些问题。
您可以参考以下网站以获取更多信息： -

我希望它能提供某种帮助。

Answer 3

这些错误由于依赖性不一致而发生。运行这些命令以检查库的版本。接下来，转到分销商的官方网站，在这种情况下， https://scikit-learn.org/ 。然后检查您的软件包的版本是否匹配网站上提到的依赖项的版本。

import sklearn
print(sklearn.show_versions())

以上命令生成结果：

Python dependencies:
      sklearn: 1.2.1
          pip: 21.2.4
   setuptools: 58.0.4
        numpy: 1.22.4
        scipy: 1.7.1
       Cython: 0.29.24
       pandas: 1.3.4
   matplotlib: 3.4.3
       joblib: 1.2.0
threadpoolctl: 3.1.0

如果您要安装这些版本，则不会遇到任何问题。 numpy和threadpoolctl版本最重要。