运行 sklearn 线性回归，得到“样本数不一致的数组”错误答案

【问题标题】：Running sklearn linear regression, getting "arrays with inconsistent numbers of samples" error运行 sklearn 线性回归，得到“样本数不一致的数组”错误
【发布时间】：2017-04-06 16:40:28
【问题描述】：

我正在尝试在 sklearn 中运行一个简单的线性回归。我有一个包含两列“喜欢”和“出勤”的 Pandas 数据框，这两列都有 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: Passing 1d arrays as data 在 0.17 中被弃用，并且会在 0.19 中引发 ValueError。如果您的数据具有单个特征，则使用 X.reshape(-1, 1) 或 X.reshape(1, -1) 如果它包含单个样本，则使用 X.reshape(1, -1) 重塑您的数据。弃用警告）

...

ValueError：发现样本数不一致的数组：[1 18]

即使在我使用 Likes.reshape(-1, 1) 重新调整数据后，我还是遇到了同样的错误。

谁能帮忙？

【问题讨论】：

我查了一下，Likes 和 Attendance 的形状都是“(18,)”

标签： python scikit-learn linear-regression

【解决方案1】：

您的数据中只有一个特征，因此（如您发布的错误中所建议的那样）“重塑您的数据......使用 X.reshape(-1, 1)”。

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

我看到你试过这个。我上面的代码不起作用吗？

【讨论】：