我正在尝试对多元回归问题中的数据集进行过采样。对于过采样，我正在使用imblearn.over_sampling库和SMOTE技术。
特征是武器形状（大小16）和地图形状（大小20、20、7）。 目标的形状为（尺寸，16）。
我正在执行一次火车测试拆分，其中提取了train_x和train_y
train_x = [weapons[:train_size, :], maps[:train_size, :]]
train_y = targets[:train_size]
然后使用SMOTE：
sm = SMOTE(random_state=42)
train_x_oversampled, train_y_oversampled = sm.fit_sample(train_x, train_y)
但是我得到了错误“ ValueError：无法将输入数组从形状（280000,16）广播到形状（280000）”
我尝试使用np.asarray将列表转换为ndarray，但问题仍然存在。
有人为此事吗？