在sklearn中使用make_regression函数的问题[重复]答案

【问题标题】：Problem using make_regression function in sklearn [duplicate]在sklearn中使用make_regression函数的问题[重复]
【发布时间】：2021-12-22 15:13:58
【问题描述】：

使用 sklearn 制作样本数据集，但如果分配 n_feature>1 则会产生 x and y must be the same size 的错误。

x,y=make_regression(n_samples=150, n_features=2,noise=20)
plt.scatter(x,y)
plt.show()

Error: "x and y must be the same size"

注意：x 和 y 大小相同。

【问题讨论】：

您好，请不要提供代码或错误消息的图像。它们应该作为文本包含在您的问题中。请参阅帮助页面中的How do I ask a good question?。您应该编辑您的问题，使其更容易/可能回复。
您应该显示整个错误消息，因为它们通常很有帮助。对于您的具体问题，make_regression 之后，x 有哪些维度？ ...你想绘制什么？
显然，n_features=k 与 k>1、x 和 y 的大小不相同：x 是一个大小为 @ 的二维数组987654332@ 而y 是大小为(n_samples,) 的一维数组。散点图（您的错误实际上是关于，而不是 make_regression）仅适用于 2 个 1D 数组，并且如果任何数组是 2D 数组，预计将无法工作。

标签： python matplotlib scikit-learn

【解决方案1】：

实际上，x 和 y 的大小不相同。那是因为你设置了n_feature = 2，所以当你打印shape时会是这样的：

>>> print(x.shape)
(150, 2)
>>> print(y.shape)
(150,)

因此，您只能对n_features = 1 使用散点图。

【讨论】：