我正在尝试对保存在pandas.core.frame.DataFrame中的一些训练数据应用StandardScaler()。在这个过程中,我得到了一个ValueError: setting an array element with a sequence。当试图将不适当的数据类型传递给StandardScaler() (如列表)时,通常会发生这种情况,但这只是一个pandas数据帧(这在某种程度上是此类工作的标准)。()
X_tra
当我尝试使用sklearn StandardScaler缩放我的因变量时,我遇到了错误。我的代码is_from sklearn.preprocessing import StandardScaler#Creating object of StandardScaler
# Scale the dependent variable data using
由于定标器是在不同的形状上训练的,它无法仅转换A,因此出现了一个错误。ValueError: X has 1 features, but StandardScaler is expecting 3 features as input.因此,我将对数据进行转换,然后选择特性,如下所示:import pandas as pd
# scale
如何正确地标准化/缩放以影响我的错误度量(RMSE和MAE)?或者,如果可能,我如何对计算的RMSE进行归一化?我没有对真实的图形进行逆变换。或者,有没有办法对计算的RMSE进行归一化?导入所需的库:import matplotlib.pyplot as plt将数据分解为x/y:from sklearn.preprocessing import Stan
我正在尝试将pandas列的唯一值放入一个新的pandas数据帧中,如下所示: res = df.resolution.unique()a['Unique ResolutionTypes'] = pd.DataFrame(res) 但是我得到了这个错误: ValueError: Cannot set a frame with no defined index and a valuethat cannot be converted
因此,我有一个形状的数组XsN (590,),我试图标准化的数据。print(XsN[:1])
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
我知道一个错误
TypeError: only size-1 arrays can be converted to Python scal
我有一个数据集,我使用了支持向量Regression.So,我需要使用来自sklearn.preprocessing的StandardScaler模块进行功能缩放。在训练我的模型之后,当我开始预测它时,它给出了一个特性缩放的预测,这就是为什么我使用了inverse_transformfrom StandardScaler(),并得到一个错误的说法这是我的代码:
im