Question

我想将2D数组传递给线性回归：

x = [[1, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 3, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1],
     [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 3]]
y = [3.9857,  3.6877, 3.6877]

x = numpy.array(x)
y = numpy.array(y)

model = LinearRegression(z,y).fit(z,y)

我没有使用重塑（-1,1），因为它使2D阵列变为3D

但是我遇到了错误：

ValueError: setting an array element with a sequence
TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'list'

如何正确地将二维数组传递给线性回归？

Answer 1

键入注释会有点长，因此，如果您查看x，那么在转换为numpy数组之前：

.map

print([len(i) for i in x]) [36, 10, 10]的长度为3。可以进行线性回归，但是每次观察您的自变量必须具有相同数量的变量。

对于您而言，列表y的第一个元素应该有10个条目，就像其他条目一样。

例如：

您将获得10个系数，x的每一列一个。

将2D数组传递给线性回归（sklearn）

1 个答案: