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python - 使用 sklearn 和线性回归时出错 : shapes (1, 16) 和 (1,1) 未对齐 : 16 (dim 1) ! = 1 (dim 0)

coder 2023-08-24 原文

我想学习机器学习，偶然发现了 youtube siraj 和他的 Udacity 视频，想尝试学习一些东西。

他的引用视频:https://www.youtube.com/watch?v=vOppzHpvTiQ&index=1&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3

在他的视频中，他导入并读取了一个 txt 文件，但是当我尝试重新创建 txt 文件时，它无法正确读取。相反，我尝试使用相同的数据创建一个 pandas 数据框并对其执行线性回归/预测，但随后出现以下错误。

发现样本数量不一致的输入变量:[1, 16] 和一些关于传递一维数组的内容，我需要 reshape 它们。

然后当我尝试按照这篇文章 reshape 它们时:Sklearn : ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1, 6]

我收到这个错误....

形状 (1,16) 和 (1,1) 未对齐:16 (dim 1) != 1 (dim 0)

下面是我的代码。我知道这可能是一个语法错误，我只是还不熟悉这个 scklearn，需要一些帮助。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import linear_model

#DF = pd.read_fwf('BrainBodyWeight.txt')
DF = pd.DataFrame()
DF['Brain'] = [3.385, .480, 1.350, 465.00,36.330, 27.660, 14.830, 1.040, 4.190, 0.425, 0.101, 0.920, 1.000, 0.005, 0.060, 3.500 ]

DF['Body'] = [44.500, 15.5, 8.1, 423, 119.5, 115, 98.2, 5.5,58, 6.40, 4, 5.7,6.6, .140,1, 10.8]

try:
    x = DF['Brain']
    y = DF['Body']

    x = x.tolist()
    y = y.tolist()

    x = np.asarray(x)
    y = np.asarray(y)


    body_reg = linear_model.LinearRegression()
    body_reg.fit(x.reshape(-1,1),y.reshape(-1,1))
    plt.scatter(x,y)
    plt.plot(x,body_reg.predict(x))
    plt.show()
except Exception as e:
    print(e)

谁能解释为什么 sklearn 不喜欢我的输入？？？？

最佳答案

来自 documentation LinearRegression.fit() 需要一个具有 [n_samples,n_features] 形状的 x 数组。这就是为什么在调用 fit 之前要 reshape x 数组的原因。因为如果你不这样做，你将得到一个形状为 (16,) 的数组，它不符合所需的 [n_samples,n_features] 形状，因此没有 n_features给出。

x = DF['Brain']
x = x.tolist()
x = np.asarray(x)

# 16 samples, None feature
x.shape
(16,)

# 16 samples, 1 feature
x.reshape(-1,1).shape
(16,1)

同样的要求也适用于 LinearRegression.predict函数(以及为了一致性)，您只需在调用预测函数时进行相同的 reshape 。

plt.plot(x,body_reg.predict(x.reshape(-1,1)))

或者您也可以在调用任何函数之前 reshape x 数组。

对于功能引用，您只需调用 DF['Brain'].values 即可轻松获取内部 numpy 值数组。您不需要将其强制转换为 list -> numpy 数组。所以你可以只使用它而不是所有的转换:

x = DF['Brain'].values.reshape(1,-1)
y = DF['Body'].values.reshape(1,-1)

body_reg = linear_model.LinearRegression()
body_reg.fit(x, y)

关于python - 使用 sklearn 和线性回归时出错 : shapes (1, 16) 和 (1,1) 未对齐 : 16 (dim 1) ! = 1 (dim 0)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45911481/

时出dimcodeLinearRegressionreshapepythonmachine-learningsyntaxscikit-learn

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