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我正在尝试这段代码。我正在使用 scikits.learn 0.8.1
from scikits.learn import linear_model
import numpy as np
num_rows = 10000
X = np.zeros([num_rows,2])
y = np.zeros([num_rows,1])
# assume here I have filled in X and y appropriately with 0s and 1s from the dataset
clf = linear_model.LogisticRegression()
clf.fit(X, y)
我明白了 -->
/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/scikits/learn/svm/liblinear.so in scikits.learn.svm.liblinear.train_wrap (scikits/learn/svm/liblinear.c:992)()
ValueError: Buffer has wrong number of dimensions (expected 1, got 2)
这里有什么问题吗？
最佳答案
已解决。错误是由于:
y = np.zeros([num_rows,1])
应该是:
y = np.zeros([num_rows])
关于Python scikits - 缓冲区的维数错误(预期为 1，得到 2)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/8123524/
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