sklearn KNeighborsClassifier“值错误：找到维数为4的数组。估计值应<=2。”

Question

我试图用sklearn-kneighborssegorier训练一个关于葡萄酒质量数据的简单模型。这是我的代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pandas as pd
import numpy as np

dataframe = pd.read_csv("winequality-white.csv")
dataframe = dataframe.drop(["fixed acidity", "pH", "sulphates"], axis=1)

test = dataframe[110:128]
train = dataframe[15:40]

Y = train["quality"]
X = train.drop(["quality"], axis=1)


#print(X)
#print(Y)

knn = KNeighborsClassifier()
knn.fit(X, Y)
testvals = np.array(test.loc[110, :])
testvals = testvals.reshape(1, -1)
print(knn.predict([[testvals]]))

我得到错误“ValueError:Found array with dim 4。估计值应为<；=2。”

我很确定这和我的阵型有关，我试着重塑它，但是没有成功。我该怎么办？在

Answer 1

考虑以下（可复制）示例设置：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> test = pd.DataFrame.from_records(data=np.random.rand(120, 4))
>>> testvals = np.array(test.loc[110, :])

将向量传递给predict函数时，重塑向量的方法是创建一个比预期的2维多的数组（即多维数组）。以下是要传递给predict函数的整形输出：

^{pr2}$

我们可以证明这会产生一个4-d阵列：

^{3}$

Sklearn需要一个二维数组。以下是如何修复它。。。如果要预测整个矩阵，只需运行：

knn.predict(test)

如果您只想预测一个样本，您可以：

knn.predict([test.loc[110].tolist()])

顺便说一句，值得一提的是，您还没有从test中弹出目标，因此功能的数量将不匹配，直到您这样做：

y_test = test.pop('quality')

另请参见this question