python - ValueError:形状(20,1)和(2,1)未对齐:1(dim 1)!= 2(dim 0)
问题描述
我对机器学习有点陌生,我试图在不通过 sklearn 使用 linear_model.LinearRegression() 的情况下进行线性回归。我想我的编码接近尾声并准备绘制线条但我收到错误“ValueError:形状(20,1)和(2,1)未对齐:1(dim 1)!= 2(暗淡 0)"。我打印出我的 20 x 1 矩阵来确认,它们都没有任何额外的尺寸或任何东西,所以我不确定它为什么(2,1)
在错误消息中给我或为什么尺寸不匹配。有人对如何“对齐”这些矩阵有任何建议吗?我正在使用 Python 3.5.1。
编辑: 我在 stackoverflow 中查看了很多其他 ValueError 主题,但我无法真正理解这些建议。如果可能的话,外行的条款将不胜感激。
根据 Georgy,我将代码缩小到导致错误消息所需的代码行。alpha
, iters
, 和theta
单独显示需要传递给函数的所有变量。
编辑 2:好的,尝试 2 来减少示例代码。感谢您在这方面与我合作。我在这行代码周围放了一个 try-except 语句:
theta = theta -(alpha/len(X)) * np.sum((X @ theta.T - y) * X, axis=0)
所述行位于i
用作变量的 for 循环中。所述行给了我以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\YungL\Desktop\linearRegression.py", line 30, in <module>
slope_and_intercept, cost = gradDescent(X_test, Y_test, theta, alpha, iters)
File "C:\Users\YungL\Desktop\linearRegression.py", line 26, in gradDescent
theta = theta -(alpha/len(X)) * np.sum((X @ theta.T - y) * X, axis=0)
ValueError: shapes (20,1) and (2,1) not aligned: 1 (dim 1) != 2 (dim 0)
打印X[i]
,y[i]
和theta
抛出异常时分别给了我这个:
[[ 0.07786339] [[233.] [[1. 1.]]
第 1 列是X
,第 2 列是y
,第 3 列是theta
。参考矩阵,这些是每个矩阵中的第一个值。虽然对于theta
,这是唯一的价值。
以下是异常发生时X
的完整矩阵:y
[[ 0.07786339] [[233.]
[-0.03961813] [ 91.]
[ 0.01103904] [111.]
[-0.04069594] [152.]
[-0.03422907] [120.]
[ 0.00564998] [ 67.]
[ 0.08864151] [310.]
[-0.03315126] [ 94.]
[-0.05686312] [183.]
[-0.03099563] [ 66.]
[ 0.05522933] [173.]
[-0.06009656] [ 72.]
[ 0.00133873] [ 49.]
[-0.02345095] [ 64.]
[-0.07410811] [ 48.]
[ 0.01966154] [178.]
[-0.01590626] [104.]
[-0.01590626] [132.]
[ 0.03906215] [220.]
[-0.0730303 ]] [ 57.]]
解决方案
对于矩阵乘法(这是@
运算符所做的),您需要匹配相关矩阵的内部维度。也就是说,您可以将 20 x 1 矩阵乘以 1 x 2 矩阵,但不能乘以 2 x 1 矩阵。这不是一个numpy
具体的事情,它只是矩阵算术的一个基本事实。
您遇到的问题是X @ theta.T
您的代码中导致尺寸不匹配。我不知道这些变量代表什么(并且您已经编辑了问题以找出它们的来源),但鉴于错误,您可能想要X @ theta
。这将执行 20 x 1 和 1 x 2 乘法,而不是在数学上不起作用的 2 x 1 乘法。
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