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Ich bin ziemlich neu, aber kann mir jemand sagen, was bedeutet diese Zeile?was bedeutet diese Zeile
predicted= linear.predict(x_test)
Ich bin ziemlich neu, aber kann mir jemand sagen, was bedeutet diese Zeile?was bedeutet diese Zeile
predicted= linear.predict(x_test)
Ich denke sklearn.linear_model.LinearRegression().fit()
eine Reihe von der Form (# of rows, 1)
erwartet.
Demo:
In [52]: x_train= [5.5997066,4.759385,2.573958,5.586931,3.019574,4.296047,1.586953,0.5997066,3.683957]
In [53]: linear.fit(x_train, y_train)
<PYTHON_PATH>\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data
is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshap
e(1, -1) if it contains a single sample.
DeprecationWarning)
...
skipped
...
ValueError: Found arrays with inconsistent numbers of samples: [1 9]
seien sie glücklich machen:
UPDATE: das gleiche gilt auch für x_test
Array:
In [60]: x_test = x_test.reshape(-1, 1)
In [61]: x_test.shape
Out[61]: (5, 1)
In [62]: predicted= linear.predict(x_test)
In [63]: predicted
Out[63]: array([ 5.7559457, 5.7559457, 5.7559457, 5.7559457, 5.7559457])
hallo, sorry, aber ich habe diese Fehler nach entsprechender Änderung: "ValueError: Shapes (1,5) und (1,1) sind nicht ausgerichtet ed: 5 (dim 1)! = 1 (dim 0) " – AwArAw
@AwArAw, das gleiche gilt auch für' x_test' – MaxU
@AwArAw, ich habe die Antwort aktualisiert - bitte überprüfen Sie – MaxU