SciKitガウス混合モデルValueError：xとyの最初の次元が同じでなければなりません

Question

私はPython SciKitでGMMにこのtutorialをフォローしようとしています。元のコードはそのままでは動作しないという問題があります。入力配列の形状に問題があり、現在はGMMが廃止されているという。私はそれを書き換えるために試してみた：

np.random.seed(2) 
x = np.concatenate([np.random.normal(0, 2, 200), 
        np.random.normal(5, 5, 200), 
        np.random.normal(3, 0.5, 600)]) 
x = np.reshape(x, (-1, 1)) 

plt.hist(x, 80, normed=True) 
plt.xlim(-10, 20) 
clf = GaussianMixture(4, max_iter=500, random_state=3).fit(x) 
xpdf = np.linspace(-10, 20, 1000) 
xpdf = np.reshape(xpdf, (-1, 1)) 
density = np.exp(clf.score(xpdf)) 

plt.hist(x, 80, normed=True, alpha=0.5) 
plt.plot(xpdf, density, '-r') 
plt.xlim(-10, 20) 

しかし、それでもまだ、私はValueError: x and y must have same first dimensionを取得します。私が今理解できる限り、問題は配列の形からdensityの形に変わりました。しかし、私は実際に何が起こっているのか分かりません。誰もがこれについていくつかの光を発することができますか？ありがとう。

Answer 1

あなたがdensityの形状を確認した場合、問題はより明確になります。

>>> density.shape 
() 

score方法は、単に単一のスカラーである、それが渡されデータセット全体の対数尤度を返します値。 score_samplesが必要です。個々のポイントの対数尤度が得られます。

チュートリアルの作成以来、APIが変更されている可能性があります。わかりません。