scikitのデータ次元を学習する線形回帰

Question

私は、線形回帰を行うためにPython scikit-learnパッケージを使い始めました。私は必要なデータセットの次元と混同しています。範囲外のタプルインデックス：たとえば、私は

from sklearn import linear_model 
x=[0,1,2] 
y=[0,1,2] 
regr = linear_model.LinearRegression() 
regr.fit (x,y) 
print('Coefficients: \n', regr.coef_) 

システムがエラーで返された次のコードを使用してYにXを退行したいです。 scikit学習ウェブサイトよると、効果的な配列は

x=[[0,0],[1,1],[2,2]] 
y=[0,1,2] 

（http://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#ordinary-least-squares）

from sklearn import linear_model 
x=[[0,0],[1,1],[2,2]] 
y=[0,1,2] 
regr = linear_model.LinearRegression() 
regr.fit (x,y) 
print('Coefficients: \n', regr.coef_) 

ようなので、それがパッケージには2つの数字のためにY[i]にX[i]を退行することができないことを意味すべきですか？それは数字上の配列でなければなりませんか？ のようにXから0の中でY？

ありがとうございます。

Answer 1

できます。 データをx = [[0], [1], [2]]に変更するだけです。

この場合、データ内のすべてのポイントに単一の機能（単一の番号）が割り当てられます。