.fit（）エラー：サンプル

Question

Y1の矛盾番号を発見配列は長さ106とnumpy.ndarrayある（メートルで測定された高さを表す）

x1は（の年齢を表す長さ106とnumpy.ndarrayあります高さに対応する男の子）

私は勾配降下を使って線形回帰で高さを予測し、それを3Dサーフェスプロットとしてプロットしようとしています。

私は（.fitをしよう）、それが予想される配列の形状がある

ValueError: Found arrays with inconsistent numbers of samples: [ 1 106]

import numpy as np 
from sklearn import linear_model 

x1 = np.fromfile('ex2x.dat', float) 
y1 = np.fromfile('ex2y.dat', float) 

clf = linear_model.SGDRegressor(alpha=.007) 

clf.fit(x1, y1) 


y_predicted = clf.predict(3.5) 

Answer 1

私に語った：X1用

• （n_samples、1）、2次元を意味します1つの列を持つ配列（1つのフィーチャーがあるため）
• （n_samples、）は1次元配列を意味します。

あなたの最初の配列は1次元である場合、あなたはそれを再構築する必要がありますhttp://stackoverflow.com：と同様に

import numpy as np 
from sklearn import linear_model 

x1 = np.array(range(10)).reshape(-1, 1) 
y1 = np.array([k**.5 for k in range(10)]) 

clf = linear_model.SGDRegressor(alpha=.0007) 
clf.fit(x1, y1) 

y_predicted = clf.predict(3.5)