SVC 的网格搜索：IndexError：数组索引过多答案

【问题标题】：Grid search for SVC : IndexError: too many indices for arraySVC 的网格搜索：IndexError：数组索引过多
【发布时间】：2019-10-16 07:36:54
【问题描述】：

我正在尝试使用 GridSearchCV 为 SVC 找到最佳参数。

from sklearn.svm import SVC
from sklearn import svm, grid_search
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = [
        {'C': [1,5,10,100]},
        ]
algo = SVC(kernel="poly",  degree=5, coef0=2)
grid_search = GridSearchCV(algo, param_grid, cv=3, scoring='neg_mean_squared_error')
grid_search.fit(X_train, y_train)
print(grid_search.best_params_) #line 162

我收到以下错误：

  File "main.py", line 162, in <module>
  IndexError: too many indices for array

当我不使用 GridSearchCV 时，它可以工作：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn import svm, grid_search
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

algo = SVC(kernel="poly", C=1, degree=5, coef0=2)
algo.fit(X_train, y_train)
predict_test = algo.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predict_test)
rmse = np.sqrt(mse)
print(rmse)

我得到一个分数。

【问题讨论】：

y_train.shape 的输出是什么？
y_train.shape的输出是(892, 1)，X_train.shape的输出是(892, 14)
在grid_search.fit(X_train, y_train) 之前使用y_train = y_train.reshape(892,)。现在有什么错误吗？
是的！谢谢！出了什么问题？为什么 (892,) 有效（没有其他属性），而 (892,1) 无效？

标签： python scikit-learn svm grid-search svc

【解决方案1】：

GridSearchCV.fit() 接受目标值作为类似数组的y，形状为[n_samples] 或[n_samples, n_output]。

在你的情况下，(892,)。因此，重塑y_train：

y_train = y_train.reshape(892,)

【讨论】：