为什么sklearn的LinearRegression要用形如x=[[6]]的列表来作为入参?
生活随笔
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为什么sklearn的LinearRegression要用形如x=[[6]]的列表来作为入参?
小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.
以1维数组来传递数据在0.19版本将触发ValueError。用X.reshape(-1, 1)来重塑数据的形状(数组的维度)
也就是说,你需要以二维数组的方式传递数据。
我觉得你对机器学习算法还是不了解的,其实是这样的:你的输入的数据X应该是数据的特征向量,y是特征向量对应的标签。每一个样本都有一个特征向量,这样你输入的X一定是二维数组才对,y如果是单标签就为一维数组,若为多标签或者像神经元网络那样的标签就为二维数组。你的x=[[6],[8],[10],[14],[18]],算法可以理解为只有一个特征项,但是如果为x=[6,8,10,14,18],你让算法怎么理解
Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and will raise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1)
也就是说,你需要以二维数组的方式传递数据。
我觉得你对机器学习算法还是不了解的,其实是这样的:你的输入的数据X应该是数据的特征向量,y是特征向量对应的标签。每一个样本都有一个特征向量,这样你输入的X一定是二维数组才对,y如果是单标签就为一维数组,若为多标签或者像神经元网络那样的标签就为二维数组。你的x=[[6],[8],[10],[14],[18]],算法可以理解为只有一个特征项,但是如果为x=[6,8,10,14,18],你让算法怎么理解
Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and will raise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1)
总结
以上是生活随笔为你收集整理的为什么sklearn的LinearRegression要用形如x=[[6]]的列表来作为入参?的全部内容,希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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