Как исправить ошибку «Найдены входные переменные с несовместимым количеством выборок: [100, 50]»?

Я получаю эту ошибку, но не знаю, как ее решить. Я хочу иметь две переменные x для моей регрессии, поэтому я соединил их в коде. Однако я получаю эту ошибку и не знаю, как изменить свой массив, чтобы решить эту проблему.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error

X = maindf[['Graduate Degree','Asian American Population']].values.reshape(-1,1)
Y = maindf["Democrats 2016"].values.reshape(-1,1)
x_train, x_test, y_train, y_test, = train_test_split(X, Y,train_size=49, random_state=np.random)
DecisionTreeRegModel = DecisionTreeRegressor(max_depth=3).fit(x_train, y_train)
y_pred = DecisionTreeRegModel.predict(x_test)
from sklearn import tree

Вот ошибка.

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-85-9aaccff5b23d> in <module>
      5 X = maindf[['Graduate Degree','Asian American Population']].values.reshape(-1,1)
      6 Y = maindf["Democrats 2016"].values.reshape(-1,1)
----> 7 x_train, x_test, y_train, y_test, = train_test_split(X, Y,train_size=49, random_state=np.random)
      8 DecisionTreeRegModel = DecisionTreeRegressor(max_depth=3).fit(x_train, y_train)
      9 y_pred = DecisionTreeRegModel.predict(x_test)

~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py in train_test_split(*arrays, **options)
   2125         raise TypeError("Invalid parameters passed: %s" % str(options))
   2126 
-> 2127     arrays = indexable(*arrays)
   2128 
   2129     n_samples = _num_samples(arrays[0])

~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in indexable(*iterables)
    291     """
    292     result = [_make_indexable(X) for X in iterables]
--> 293     check_consistent_length(*result)
    294     return result
    295 

~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_consistent_length(*arrays)
    254     uniques = np.unique(lengths)
    255     if len(uniques) > 1:
--> 256         raise ValueError("Found input variables with inconsistent numbers of"
    257                          " samples: %r" % [int(l) for l in lengths])
    258 

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [100, 50]

Вы проверили X.shape и y.shape, чтобы понять, почему train_test_split видит один вход со 100 строками, а другой только с 50 строками?

— 14.12.2020 21:43

В сторону: .to_numpy() рекомендуется вместо .values. Смотрите документы.

— 15.12.2020 06:35

python arrays numpy scikit-learn jupyter-notebook

14.12.2020 21:39

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

1 163

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вам не нужно изменять свои предикторы, это сгладит вашу матрицу, поэтому вместо:

X = maindf[['Graduate Degree','Asian American Population']].values.reshape(-1,1)

Делать:

X = maindf[['Graduate Degree','Asian American Population']]

Ниже приведен ваш код с примером набора данных:

import numpy as np
import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error

maindf = pd.DataFrame({'Graduate Degree':np.random.choice([0,1],100),
                      'Asian American Population':np.random.choice([0,1],100),
                      "Democrats 2016":np.random.choice([0,1],100)})

X = maindf[['Graduate Degree','Asian American Population']]
Y = maindf["Democrats 2016"].values.reshape(-1,1)
x_train, x_test, y_train, y_test, = train_test_split(X, Y,train_size=49, random_state=np.random)
DecisionTreeRegModel = DecisionTreeRegressor(max_depth=3).fit(x_train, y_train)
y_pred = DecisionTreeRegModel.predict(x_test)

15.12.2020 01:25

Другие вопросы по теме

Выбор из вложенного массива в JSON с использованием jq дает пустой результат

Как сделать рекурсивную функцию, которая получает массив, находит его сумму и целые числа в массиве, которые делят сумму

Для каждого значения цикла, не отправляемого в последующую функцию. Что здесь происходит? Node.js

Laravel, как получить все значения с условием where

Шаблон класса для двухмерного массива, который можно использовать с несколькими типами данных в main()

Реагировать на Javascript, найти в массиве undefined и пропустить его

Фильтр, чтобы проверить, соответствует ли элемент условию, и если да... получить СЛЕДУЮЩИЙ элемент

Получить отфильтрованный массив с помощью Regex

Найдите первое нечетное число в случайном массиве в С#

Как передать переменные в методы - Java

Как исправить ошибку «Найдены входные переменные с несовместимым количеством выборок: [100, 50]»?

Ответы 1

Другие вопросы по теме

Похожие вопросы