python - 尝试在 sklearn 中使用点->列表拟合

Question

所以我一直在努力尝试将一个点拟合到 3 维列表中。

x= val
Y=[x,y,z]

model.fit(x,y)

拟合部分给我带来了维度错误(即使我在网上做了 reshape 和所有其他恶作剧之后)。这是失败的原因还是我可以做些什么？到目前为止我一直在使用 sklearn。

Answer 1

基于 Sklearn 文档 here对于回归模型:

fit(self, X, y, sample_weight=None)[source]

Parameters X{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples, n_features) Training data

yarray-like of shape (n_samples,) or (n_samples, n_targets) Target values. Will be cast to X’s dtype if necessary

所以 X 和 y 都应该是数组。使用单个值训练模型可能没有意义，但为了解决错误，您可以像这样训练它:

model.fit([x], [y])

如果您的模型是线性模型。否则，这实际上取决于您的型号。因此，如果您要训练 3D 模型，并且您的模型仅接受 2D 输入，则应该为其提供 2D 输入。