我一直在尝试使用sklearn进行线性回归 . 有时我得到一个值错误,有时它工作正常 . 我不知道使用哪种方法 . 错误消息如下:
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/linear_model/base.py", line 512, in fit
y_numeric=True, multi_output=True)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 531, in check_X_y
check_consistent_length(X, y)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 181, in check_consistent_length
" samples: %r" % [int(l) for l in lengths])
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1, 200]
代码是这样的:
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
data = pd.read_csv('http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Advertising.csv', index_col=0);
x = data['TV']
y = data['Sales']
lm = LinearRegression()
lm.fit(x,y)
请帮帮我 . 我是一名学生,正在努力学习机器学习的基础知识 .
2 回答
lm.fit
期望X
是一个你的
x
有形:只需使用:
将您的X输入作为数据帧而不是系列,您可以使用[[]] "double brackets"或
to_frame()
作为单个功能:要么
输出: