Sklearn.linear_model : ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[1，20]
Sklearn.linear_model是scikit-learn库中的一个模块，用于实现线性模型的相关功能。在使用该模块时，如果出现"ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：1，20"的错误提示，意味着输入的特征矩阵和目标变量的样本数量不匹配。
解决这个问题的方法是确保输入的特征矩阵和目标变量具有相同的样本数量。可以通过以下步骤来检查和解决样本数量不一致的问题：
- 检查输入的特征矩阵和目标变量的维度，确保它们具有相同的样本数量。
- 确保特征矩阵的行数与目标变量的长度相同。
- 如果特征矩阵和目标变量的样本数量不一致，可以考虑对数据进行预处理，例如删除缺失值或重新采样。
在scikit-learn中，可以使用以下方法来处理线性模型的训练和预测：
- 实例化一个线性模型对象，例如LinearRegression、LogisticRegression等。
- 使用fit()方法对模型进行训练，传入特征矩阵和目标变量作为参数。
- 使用predict()方法对新的数据进行预测，传入特征矩阵作为参数。
关于线性模型的更多信息，可以参考腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/ti）中的相关文档和示例代码。
请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方法可能因实际情况而异。在实际应用中，建议查阅相关文档和资料，以获得更准确和全面的解决方案。
相关·内容
1回答
Sklearn.linear_model : ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[1，20]
python、pandas、machine-learning、regression、linear-regression
我试图实现线性回归，但是当我运行代码时，我得到了这个错误ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [我将x=dataset.iloc[:,:-1]数据类型更改为x_train，将x更改为dataframe(y_仍为系列)，并正常工作train_test_split(x,y,test_size=1/3,random_state=0)
#impl
浏览 1提问于2017-12-23得票数 1
回答已采纳
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[143,426]
python、machine-learning、neural-network、data-science
我如何修复它抛出的这个错误？ValueError:发现样本数量不一致的输入变量:143426X_train.shapeY_train.shape错误消息：() 2中的分类器回溯(最近一次调用)3分类器= LogisticRe
浏览 15提问于2021-05-16得票数 0
回答已采纳
2回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量
python、machine-learning、scikit-learn
这个错误有大量的样本，其中的问题与数组的维数或读取数据帧的方式有关。但是，我只对X和Y使用了一个python列表。X, y = file2vector(corpus_dir)print(type(X))type(y)['I', 'Z'] # la
浏览 0提问于2018-01-17得票数 1
回答已采纳
1回答
为什么在输入数组的形状和长度相同的情况下也会出现弃用警告和ValueError？
python-3.x、data-science、sklearn-pandas
我有两个特点来适应，即‘马力’和‘价格’的汽车每个包含199元素。因此，我尝试了以下代码： from sklearn.linear_model import LinearRegression >>>True
len(x_train) >>>139
然而，我得
浏览 0提问于2019-06-07得票数 0
回答已采纳
2回答
混淆矩阵- ValueError:发现样本数量不一致的输入变量
python、python-3.x、keras、scikit-learn、confusion-matrix
为了重现性，我使用的训练和验证数据集是shared here validation_dataset.csv是training_dataset.csv的基本原理。下面我要做的是将数据集输入到一个简单的CNN层，该层提取图像的有用特征，并将其作为1D输入LSTM网络进行分类。skplt.metrics.plot_confusion_matrix(y_test, scores, x_tick_rotation=50, title=' ', normaliz
浏览 50提问于2020-11-03得票数 0
2回答
发现样本数量不一致的输入变量：[489,1890] KNeighborsClassifier.fit()
python、scikit-learn
我只是想做一个简单的最近邻分类，但我对这个错误感到困惑：neigh.fit(X_train, y_train)这会产生：有没有人解释一下我错过了什么
浏览 2提问于2017-04-19得票数 0
1回答
我正在尝试使用带k重的Kernel岭回归来创建一个机器学习模型，但我得到了下面的错误。非常感谢你的信息-datasetTest = pd.read_csv('D:/set_C.csv')
我收到以下错误
ValueE
浏览 8提问于2021-10-04得票数 0
1回答
Python LinearRegression ValueError:找到不一致样本数的输入变量：[1，3]
python、scikit-learn、linear-regression
我使用这段代码来执行LinearRegression：import pandas as pd
defsklearn\utils\validation.py"，第181行，在check_consistent_length“check_consistent_length：%r”% int(l)中表示长度为l) ValueError:找到的输入变量与不一致的<em
浏览 0提问于2018-10-18得票数 2
回答已采纳
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[4,103]
python、scikit-learn
在准备好数据之后，我使用了导入的拆分函数，然后尝试进行一些预测。然而，即使在手动验证每个功能都有相同数量的#之后，我也会收到错误消息： Traceback (most recent call last): " samples: %r" % [int(l) for l in lengths])
ValueError<
浏览 22提问于2019-06-05得票数 1
回答已采纳
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[6，1]
python、scikit-learn、metrics、multiclass-classification、precision-recall
我想计算每个图像的精确度和召回率。目前，对于每个图像，我有两个.txt:一个表示GT，另一个表示检测。示例： GT: [59, 59, 59]
DETECTION: [30, 30, 1] 如果GT的长度小于或大于检测的长度，如何计算指标？ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [6, 1] 有人知道怎么帮我吗？提前感谢
浏览 14提问于2020-03-25得票数 0
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[11097,1233]
python、pandas、scikit-learn、python-3.6
我正在尝试创建一个交易网站，并使用sklearn来识别python 3.6中的交易模式。我从网站上得到的数据如下： buyer = "FORM54"data = data[["strike_price&
浏览 10提问于2020-02-03得票数 0
回答已采纳
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[2,515738]
python、machine-learning、scikit-learn
其次，我不确定我把这个问题放在了正确的论坛上。如果没有，请原谅。 我正在尝试对我的数据使用朴素贝叶斯。单击here下载数据集。这是我到现在为止的代码： data = pd.read_json('/Users/rokayadarai/Desktop/Coding/DataSets/Hotel_Reviews.json')clf = naive_bayes.MultinomialNB()
clf.fi
浏览 20提问于2020-12-15得票数 0
回答已采纳
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[1,14048]
machine-learning、scikit-learn、naivebayes、multinomial
给出了样本训练数据。测试数据是完全相似的。
浏览 0提问于2017-02-13得票数 0
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[650,1300]
python、scikit-learn、regression
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y.flatten(), test_size = 0.3, random_state = 42)
ValueError:在拆分步骤中发现样本数不一致的输入变量: 650,1300。
浏览 0提问于2021-03-02得票数 0
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[12600,4200]
python、scikit-learn、svm
在这段代码中，我对时间序列进行了拆分，然后使用scikit learn创建了一个用于预测的SVR模型。6393.55696288--------------------------------------------------------------------------- 202 if len(uniques) > 1:
203 raise Val
浏览 0提问于2018-06-24得票数 0
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[31765820,400]
python、arrays、svm、cross-validation、valueerror
使用的验证函数是5折交叉验证，因此模型有80%的训练数据和20%的测试数据。 我在阅读训练数据时遇到了一些困难。read_training_data函数是完全执行的，但是当我调用交叉验证或将训练数据拟合到模型时，会显示错误，如"ValueError: Found input variables with inconsistent当我发现这个错误时，我认为read_training_data函数中的第二个循环正在读取所有数据，结果是长度为31.765.820。t
浏览 15提问于2020-06-27得票数 0
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[84，5]
tensorflow、keras、deep-learning、computer-vision、confusion-matrix
我正在制作一个有线电视新闻网模型使用VGG16和一些自定义的层在最后。数据集如下： 269 if y_type not in ("binary", "multiclass"): 210 i
浏览 0提问于2020-05-05得票数 0
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[1,137]
python、tensorflow、machine-learning、scikit-learn、web-applications
我正在构建一个web应用程序，让模型预测User_input值(在我的例子中是9个不同的滑块，其中包含不同的值)，并在最后显示结果和预测精度。因此，当我尝试预测User_input而不是X_test时，我得到了这个错误: ValueError:发现样本数量不一致的输入变量: 1,137 以下是我从用户那里获得的输入： def dataset_input= trai
浏览 33提问于2021-05-07得票数 0
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[755，8]
python-3.x、image-processing、confusion-matrix
y_validation,8)
(755, 8) 然后我创建了模型，并找到了测试的准确性现在，在创建混淆矩阵时，我遇到了一些错误 print(confusion_matrix(y_test,folder)) 错误如下： ValueErrorcheck_targets(y_true, y_pred)
254 if y_type not in ("binary", "multiclass&
浏览 20提问于2019-10-02得票数 2
1回答
ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[1600,400]
python、machine-learning、prediction
KNeighborsClassifierclf
210
浏览 21提问于2021-01-22得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
活动推荐
腾讯云开发者
