我尝试手动网格搜索eps和min_samples,但一直收到错误消息"ValueError: Number of labels is 1.Valid values is 2 to n_samples -1 (inclusive)“。我不确定什么是有问题的价值,以及为什么。cluster\_unsupervised.py", line 229, in silhouette_samples
check_number_of_labels(len(le.classes_), n_sam
我试图在我的数据集中使用,它的形状为1599 x 11,如下所示:X_new =transformer.fit_transform(wine_data.values[:, :11])ValueError: eps=0.100000 andn_samples=1599 lead to a
target dimension of 6323 which is larger than
y = (n_samples, n_timesteps, 1)。每个时间步骤都被标记为0或1(二进制分类)。
我使用1D-Conv提取时间信息,如下图所示。ValueError: Error when checking target: expected dense_15 to have 2 dimensions, but got array with shape另一个问题是时间步数。由于input_shape是在1D-Conv中分配的,我们如何
我试图使用sklearn.linear_model.TheilSenRegressor将一行(1d特性)与0截取相匹配,但是,当我指定fit_intercept=False时,我会得到以下错误:下面是为n_features=1修改的原始示例,它与默认的fit_intercept=True一起工作
from sklearn.linear_model import TheilSenRegress
假设我有一个样本矩阵samples (n_samples X n1)和一个标签向量labels (n_samples X 1),其中标签在1:n2范围内。我正在寻找一种有效的方法来创建一个经验联合概率矩阵P的大小为n2 x n1。对于每个示例i,我们将其行samples(i, :)添加到由labels(i)指示的位置的P中。即(伪码)
for i = 1:n_samples