我指的是this Random Forrest Algorithm example来预测不同阶段的排斥反应。 我正在从数据库中获取stages和reject_count的值。我的代码是: import numpy as np from sklearn.model_selectionStandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_t
我使用的数据是这样的。为了利用LightBGM,我使用了X=X.dropna(),以防止以后出现与“输入内容NaN、无穷大或对于数据类型来说太大的值(‘float64’)”相关的错误。然而, ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [2348, 2356]" 导致的错误。我认为是X=X.dropna()造成了错误,因为它
CarName是分类变量,其余的是数值。当我尝试运行下面的代码时,我得到了这个错误,可以请任何人帮助我解决它,提前感谢,这是我的代码。 snipets...import RandomForestClassifierclf.fit(X_train,y_train) 出现错误lengths])
ValueError: Found input variables with inconsistent n