如何解决引发ValueError（“错误的输入形状{0}”。format（shape））; ValueError：输入形状错误（977，57）

Question

一个数据集具有超过2500 rows和22 columns（包括年龄列）。我已经完成了SVR的所有过程。继续但是我仍然要面对一个错误。那就是raise ValueError("bad input shape {0}".format(shape)), ValueError: bad input shape (977, 57)。我的输入是SupportVectorRefModel.fit(X_train, y_train)。我该如何解决这个问题？

from sklearn.model_selection 
import train_test_split 
from sklearn.svm import SVR 

X_train, y_train = dataset.loc[:1000], dataset.loc[:1000] 
X_test, y_test = dataset.loc[1001], dataset.loc[1001] 
train_X, train_y = X_train.drop(columns=['age']), y_train.pop('age')
test_X, test_y = X_test.drop(columns=['age']), y_test.pop('age')

SupportVectorRefModel = SVR()
SupportVectorRefModel.fit(X_train, y_train)

食物：

raise ValueError("bad input shape {0}".format(shape))
ValueError: bad input shape (977, 57)

Answer 1

您需要将train_X, train_y传递给.fit函数。您当前正在传递X_train，这是删除age列之前的数据集。

这应该是

SupportVectorRefModel = SVR()
SupportVectorRefModel.fit(train_x, train_y)