错误setting an array element with a sequence.

最新推荐文章于 2024-07-24 17:40:10 发布

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本文详细解析了在使用sklearn的OneClassSVM进行数据预测时遇到的setting an array element with a sequence错误。通过对比不同数据集，发现错误由数据类型不匹配引起，成功数据为float64，而失败数据为float32。最终通过将数据类型转换为float64解决了问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-9-0e77732ecd95>", line 1, in <module>
    pre = clf.predict(gen_data)

  File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\svm\classes.py", line 1121, in predict
    y = super(OneClassSVM, self).predict(X)

  File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py", line 308, in predict
    X = self._validate_for_predict(X)

  File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py", line 439, in _validate_for_predict
    X = check_array(X, accept_sparse='csr', dtype=np.float64, order="C")

  File "D:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 433, in check_array
    array = np.array(array, dtype=dtype, order=order, copy=copy)

ValueError: setting an array element with a sequence.

被这个错误困扰了两天，查了不少博客，大多都说是因为数组元素没对齐，可是我的gen_data数据维度都对的上。

于是我又换了另一组数据试试，结果另一组数据在运行pre = clf.predict(gen_data)的时候就没错，对比两个数据才发现，这个错误是因为数据类型的不一样导致的。能运行成功的数据类型是float64，运行失败的数据类型是float32。所以最后再进行个数据类型转换就好了