来自Sklearn、python的错误

Question

我正在学习python/ML，遇到了这些错误。我没有线索，因为密码是好的。在

编码

from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
X, y = mglearn.datasets.make_forge()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 4))
line = np.linspace(-3, 3, 1000).reshape(-1, 1)
for n_neighbors, ax in zip ([1,3,9], axes):
    reg = KNeighborsRegressor(n_neighbors=n_neighbors)
    reg.fit(X_train, y_train)
    ax.plot(line, reg.predict(line))
    ax.plot(X_train, y_train, '^', c=mglearn.cm2(0), markersize=8)
    ax.plot(X_test, y_test, 'v', c=mglearn.cm2(1), markersize=8)

    ax1.set_title(
        "{} neighour(s)\n train score: {:.2f} test score: {:.2f}".format(
            n_neighbors, reg.score(X_train, y_train),
            reg.score(X_test, y_test)))
    ax.set_xlabel("feature")
    ax.set_ylabel("target")
axes[0].legend(['model predictions', 'training data/target',
    'test data/target'], loc='best')

错误

^{pr2}$

我好像搞不清是什么错误，如有任何帮助我将不胜感激。在

Answer 1

正如其他人所说，X和line具有不同数量的特征。这是我书中的一个例子，完整的代码here。

X, y = mglearn.datasets.make_wave()

将提供本书和我链接到的笔记本中使用的1d数据集。

Answer 2

你忘了导入Mglearn。它可以通过pip install Mglearn安装在Ubuntu中。之后， 导入mglearn 它会开始工作的，我也一样！！在