X和y的形状不兼容

Question

我试图在1997年训练样本的一维特征向量上拟合一个分类器，样本大小相同，包含y：

clf = svm.SVC()

j = 0

a = 0

listX = []

listY = []

while a <= 1996:
    ath_X = "".join(linesplit[a])
    listX = listX + [int(ath_X)]
    a+=1

while j <= 1996:
    jth_Y = "".join(linesplit1[j])
    listY = listY + [((int(jth_Y))-1)]
    j+=1

X = np.array(listX)

y = np.array(listY)

print("%s %s %s %s" % ('Dimension of X: ', len(X), 'Dimension of y: ', len(y)))

print("%s %s" % (X.shape[0], y.shape[0]))

print(X[1996])

print(y[1996])

clf.fit(X, y)

ficheiro1.close()

ficheiro.close()

print("We're done")

-->；这就是打印出来的内容：

X的维数：1997 y的维数：1997

1997年1997年

987654321

0个

回溯（最近一次呼叫时间）：

文件“C/Python27/qqer.py”，第52行，in clf.配合（X，y）

文件“C:\ Python27\lib\site packages\sklearn\svm\base.py”，第166行，适合 （X形[0]，y形[0]））

值错误：X和y具有不兼容的形状。

X有1个样本，但y有1997个。

-->；如果打印出X和y的相同形状，为什么会出现这样的错误？有什么想法吗？

Answer 1

X的形状必须是(n_samples, n_features)，如SVC.fit文档字符串中所述。一维数组被解释为单个样本（以便在单个样本上进行预测）。将X重塑为(n_samples, 1)。