/usr/lib64/python2 7/site-packages/sklearn/utils/validation

最新推荐文章于 2024-12-02 10:53:57 发布

这个图是PS的吧

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在sklearn 0.17版本之后，传递1d数组作为数据被弃用，并将在0.19版本引发ValueError。解决方法是通过reshape函数调整数据形状。如果是单一特征，使用X.reshape(-1, 1)；如果是单一样本，则使用X.reshape(1, -1)。例子中提到的是关于匹萨直径和价格的数据训练集。" 135614449,7337247,AI大模型：挑战与解决方案详解,"['人工智能', '语言模型', '深度学习', '数据预处理', '算法复杂性']

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解决: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and will raise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

错误信息: C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:395: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and will raise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. DeprecationWarning)例子如下：

假设匹萨的直径与价格的数据，这就构成了训练数据，如下表所示：

训练样本	直径（英寸）	价格（美元）
1	6	7
2	8	9
3	10	13
4	14	17.5
5	18	18

用scikit-learn来构建模型。from sklearn.linear_model import LinearRegression# 创建并拟合模型X = [[6], [8], [10], [14], [18]]y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]]model = LinearRegression()model.fit(X, y)print('预测一张12英寸匹萨价格：$%.2f' % model.predict([12])[0])

运行结果如下：

/usr/lib64/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:395: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and will raise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. DeprecationWarning)预测一张12英寸匹萨价格：$13.68

我们将最后一句print改成如下：

print('预测一张12英寸匹萨价格：$%.2f' % model.predict(numpy.array([12]).reshape(-1,1))[0])

运行结果就不再上述错误

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