运行sklearn线性回归，获得具有不一致样本数的数组＆＃34;错误

Question

我试图在sklearn中进行简单的线性回归。我有一个Pandas数据框，有两列，＆＃34;喜欢＆＃34;和＆＃34;出勤＆＃34;两列都有18个样本。

lr = LinearRegression()
lr.fit(Likes,Attendance)

我收到以下错误：

  

C：\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ sklearn \ utils \ validation.py:386：DeprecationWarning：传递1d数组，因为数据在0.17中已弃用，并且会在0.19中提升ValueError。如果数据具有单个要素，则使用X.reshape（-1,1）重新整形数据;如果包含单个样本，则使用X.reshape（1，-1）重新整形数据。     DeprecationWarning）

     

...

     

ValueError：找到样本数不一致的数组：[118]

即使在使用Likes.reshape（-1,1）重新整形数据后，我也遇到了同样的错误。

有人可以帮忙吗？

Answer 1

您的数据中只有一个功能，因此（如您发布的错误中所述）“使用X.reshape（-1,1）重塑数据...”。

lr = LinearRegression()
lr.fit(X=Likes.reshape(-1, 1), y=Attendance)

我看到你试过这个。上面的代码不起作用吗？