Question

我目前正在尝试使用线性回归实现交叉验证。线性回归有效，但是当我尝试交叉验证时，我得到了这个错误：

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

我在代码的第5行收到此错误。

这是我的代码：

for train_index, test_index in kf.split(X):
    print("TRAIN:", train_index, "TEST:", test_index)
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]
    linreg.fit(X_train, Y_train)
    # p = np.array([linreg.predict(xi) for xi in x[test]])
    p = linreg.predict(X_test)
    e = p-Y_test
    xval_err += np.dot(e,e)

rmse_10cv = np.sqrt(xval_err/len(X_train))

有人可以帮我解决这个问题吗？

提前致谢！

Answer 1

您的代码存在一些问题。

第5行Y_train未定义。我想你想要小写y_train。

同样，您希望第8行e = p-y_test。

在rmse_10cv = np.sqrt(xval_err/len(X_train))中，X_train在循环中定义，因此它将取循环最后一次迭代的值。观察您的输出在哪里打印每个折叠的训练指数，以确保X_train的长度始终相同，否则您的rmse_10cv计算将无效。

我使用我描述的修复程序运行代码，并在循环之前使用以下代码：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
y = np.array([1, 2, 3, 4])
kf = KFold(n_splits=2)
linreg = LinearRegression()
xval_err = 0

我没有收到任何错误。

在python中尝试交叉验证时出错

1 个答案: