python - “ValueError: y 应该是一维数组，取而代之的是一个形状为 (3, 4) 的数组。” 使用 sklearn 中的 fit() 时

Question

我输入：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
label_list = np.array([1,2,3])
label_list = label_list.reshape(-1,1)
feature_matrix = np.array([[0,0,1,1],[0,1,0,1],[1,0,0,1]])
model = LogisticRegression()
model.fit(label_list,feature_matrix)

然后我的控制台输出：

ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (3, 4) instead.

我该如何解决？我是初学者。请清楚地告诉我。

标签： pythonscikit-learnlogistic-regression

Answer 1

根据示例代码，我知道这label_list是“目标向量”（y）并且feature_matrix是X矩阵。

所以，正确的用法应该是：

 model.fit(feature_matrix, label_list)

此外，您不能重塑label_list：

label_list = label_list.reshape(-1,1)

因为model.fit()需要一个带有 shape 的向量，(n_samples,)而您正在给出一个带有 shape 的向量(n_samples, 1)。

总之，您的代码应如下所示：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
label_list = np.array([1,2,3])
feature_matrix = np.array([[0,0,1,1],[0,1,0,1],[1,0,0,1]])
model = LogisticRegression()
model.fit(feature_matrix, label_list)