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获取SciKit线性回归上的“ValueError:shapes not aligned”
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<p>对于SciKit和使用Python的线性代数/机器学习来说,这是一个全新的概念,因此我似乎无法解决以下问题:</p> <p>我有一个训练集和一个数据测试集,包含连续和离散/分类值。CSV文件加载到Pandas数据帧中,并在形状上匹配,即(1460,81)和(1459,81)。 但是,在使用<a href="http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.get_dummies.html" rel="noreferrer">Pandas' get_dummies</a>之后,数据帧的形状将更改为(1460306)和(1459294)。所以,当我用<a href="http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html" rel="noreferrer">SciKit Linear Regression</a>模块进行线性回归时,它会为306个变量建立一个模型,并试图用它预测只有294个变量的模型。这自然会导致以下错误:</p> <pre><code>ValueError: shapes (1459,294) and (306,1) not aligned: 294 (dim 1) != 306 (dim 0) </code></pre> <p>我怎么能解决这样的问题?我可以改变一下(1459294)来匹配另一个吗?</p> <p>谢谢,我希望我已经说清楚了:)</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>对任何感兴趣的人来说:我最终将火车和测试集合并,然后生成虚拟模型,然后以完全相同的分数再次分割数据。这样就不再有任何不同形状的问题了,因为它生成了完全相同的虚拟数据。</p>
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