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问HMMLearn:要解压缩的值太多
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Stack Overflow用户

提问于 2018-04-24 08:51:51

回答 1查看 169关注 0票数 0

我正在尝试使用hmmlearn从隐马尔可夫模型中获得最有可能的隐藏状态序列，给定启动概率、转移概率和发射概率。

我有两个隐藏状态和四个可能的发射值，所以我这样做：

num_states = 2
num_observations = 4
start_probs = np.array([0.2, 0.8])
trans_probs = np.array([[0.75, 0.25], [0.1, 0.9]])
emission_probs = np.array([[0.3, 0.2, 0.2, 0.3], [0.3, 0.3, 0.3, 0.1]])

model = hmm.MultinomialHMM(n_components=num_states)
model.startprob_ = start_probs
model.transmat_ = trans_probs
model.emissionprob_ = emission_probs

seq = np.array([[3, 3, 2, 2]]).T

model.fit(seq)
log_prob, state_seq = model.decode(seq)

我的堆栈跟踪指向decode调用，并抛出以下错误：

ValueError: too many values to unpack (expected 2)

我认为decode (查看文档)返回一个对数概率和状态序列，所以我很困惑。

有什么想法吗？

谢谢!

python

hmmlearn

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2018-11-12 20:23:31

call model.fit(seq)要求seq是一个列表列表，因为您正确地设置了它。然而，model.decode(seq)要求seq只能是一个列表，而不是列表的列表。因此，

model.fit([[3, 3, 2, 2]])
log_prob, state_seq = model.decode([3, 3, 2, 2])

应该可以在不抛出错误的情况下工作。另请参见here。

由函数调用的函数调用的函数抛出错误ValueError: too many values to unpack (expected 2) ...在decode内部。因此，该错误并不意味着decode的返回对象数错误，而是从base.py内部的某个framelogprob.shape返回的错误。更有意义的错误消息会让这里的工作更轻松。我也有同样的问题，这让我抓狂。希望我的帖子能帮助到一些人。

票数 1

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/49991892

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