Question

我想使用scikit-learn X0.15中提供的sklearn.learning_curves.py。在我克隆了这个版本之后，几个函数不再起作用，因为check_arrays（）将数组的维度限制为2。

>>> from sklearn import metrics 
>>> from sklearn.cross_validation import train_test_split 
>>> import numpy as np
>>> X = np.random.random((10,2,2,2))
>>> y = np.random.random((10,2,2,2))
>>> X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.5, random_state=3)
>>> error "Found array with dim 4d. Expected <= 2"

使用相同的X和y我得到同样的错误。

>>> mse = metrics.mean_squared_error
>>> mse(X,y)
>>> error "Found array with dim 4d. Expected <= 2"

如果我去sklearn.utils.validation.py并注释掉第272,273和274行，如下所示，一切正常。

# if array.ndim >= 3:
#     raise ValueError("Found array with dim %d. Expected <= 2" %
#                      array.ndim)

为什么数组的尺寸限制为2？

Answer 1

因为scikit-learn对所有要素数据使用二维约定（n_samples×n_features）。如果任何函数或方法允许更高的d数组通过，那通常只是疏忽，你不能真正依赖它。

check_arrays（）限制scikit-learn中的数组维度？

1 个答案: