sklearn报错：Expected 2D array, got 1D array instead

最新推荐文章于 2024-01-16 15:48:55 发布
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#深度学习 #机器学习 #数据挖掘

本文介绍在使用sklearn库时遇到的“ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead”错误的原因及解决方法。新版sklearn要求所有数据为二维矩阵，针对一维数据，可通过.reshape(1,-1)转换为二维。

背景

使用sklearn时会报错
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead

原因

这是因为在新版的sklearn中要求所有的数据都应该是二维矩阵，所以当数据是单独的一行或者一列时，要将其修改成二维。

解决方法

使用.reshape(1,-1)即可

x = [1,2,3]
x_new = np.array(x).reshape(1,-1)
print(x_new.shape)

输出结果为(1,3),大功告成！

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源代码 """ date:0328 K均值 KMeans模型 """ import pandas as pd df = pd.read_csv("D:/mechine learning/transfer-time-location.csv", index_col=0,encoding='GBK') df[:3] from sklearn.cluster import KMeans model = KMeans(n_clusters=7) X = df['transfer_time'] model.
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对于参数 ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead 错误，这是因为 LinearRegression 模型的输入数据必须是二维数组，而你传递的是一维数组。 为了解决这个问题，你需要将输入数据转换为二维数组。你可以使用 reshape(-1, 1) 方法将一维数组转换为二维数组。 下面是一个示例代码： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 假设你有一个一维数组 X X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 将一维数组转换为二维数组 X = X.reshape(-1, 1) # 创建 LinearRegression 模型并进行训练 model = LinearRegression() model.fit(X, y) ```
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