ValueError:应为2D数组，而应为1D数组。训练模式

Question

我想为我的情绪分析训练12个模型，因为我有4个方面和3个极性（积极，中立，消极）。但我犯了这样的错误

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

我在这里更新了我的代码让它更清楚， 这是我的代码：

^{pr2}$

我做模型的方式有什么问题吗？最初这个代码是为制造8个模型而设计的。所以，不是

Answer 1

如果不知道elem变量中的内容，那么在使用svm之前的代码基本上是没有帮助的。但是假设X和Y中的每个元素都是一个列表，我会尝试将变量传递给模型.拟合（）作为：

model.fit([x_data[i+1]],[y_data[i+1]])

这是中的第一个例子 https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html，其中他们还使用numpy数组。因此，根据X和Y是由什么组成的，您可能还需要将它们转换为正确的numpy数组。在