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1. 概述

错误表述是指 ： 不可用类型：‘矩阵’ ，也就是说矩阵在这里是不能使用的。

2. 举例

在机器学习实战第九章树回归中，运行P164的代码，就会报出这一错误。

Traceback (most recent call last):File "C:/Users/Desktop/Machine Learning in Action/Chapter 9_TreeRegression/regTrees.py", line 83, in <module>createTree(myMat)File "C:/Users/Desktop/Machine Learning in Action/Chapter 9_TreeRegression/regTrees.py", line 69, in createTreefeat, val = chooseBestSplit(dataSet, leafType, errType)File "C:/Users/Desktop/Machine Learning in Action/Chapter 9_TreeRegression/regTrees.py", line 51, in chooseBestSplitfor splitVal in set(dataSet[:, featIndex]):
TypeError: unhashable type: 'matrix'TypeError: unhashable type: 'matrix'

报错信息是在 for splitVal in set(dataSet[:, featIndex]):，这里，因为这里使用了 set() 函数进行去重，而 set() 函数的参数必须是可迭代的序列，因此需要在这里将矩阵转化为列表，如下：

for splitVal in set(dataSet[:, featIndex].tolist()[0]):

在这里顺便提一下，书中binSplitDataSet这一函数有误，

def binSplitDataSet(dataSet, feature, value):mat0 = dataSet[nonzero(dataSet[:, feature] > value)[0], :][0]#      数据集  非零元素的索引值  选择的切分特征 切分特征值  第一个[0]就是取得的索引值   第二个[0]就是第一行mat1 = dataSet[nonzero(dataSet[:, feature] <= value)[0], :][0]return mat0, mat1

应改为：

def binSplitDataSet(dataSet, feature, value):mat0 = dataSet[nonzero(dataSet[:, feature] > value)[0], :]#      数据集  非零元素的索引值  选择的切分特征 切分特征值  第一个[0]就是取得的索引值  mat1 = dataSet[nonzero(dataSet[:, feature] <= value)[0], :]return mat0, mat1

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