sklearn（错误的输入形状）ValueError答案

【问题标题】：sklearn (Bad Input Shape) ValueErrorsklearn（错误的输入形状）ValueError
【发布时间】：2018-01-27 20:43:13
【问题描述】：

我是 ML 和 sklearn 世界的新手。我尝试在具有X_train[2500,800]、Y_train[2500,8] 的数据集上使用 GaussianNB。

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()
clf.fit(X, Y)

程序运行时显示

ValueError: 错误的输入形状 (2500, 8)。

如何将Y_train[2500,8] 转换为Y_train[2500,1]？

【问题讨论】：

你的数据是什么？你有2500 具有800 特征的样本吗？
这是多标签分类吗？即单个样本可以在 y 中有多个标签（来自这 8 个标签）还是每个样本只有一个标签？
好吧，如果你的标签是ont_hot 格式，就做Y_train = np.argmax(Y_train, axis=1)
@fath 你使用的是哪个分类器？高斯NB？如果是这样，那么它本质上不支持二维y。您需要使用OneVsRestClassifier 将多标签问题简化为多个二元问题，或者使用支持多标签情况的不同算法。见this for more details。如果您提供更多详细信息会更好（最好在新问题中）。
@fateh LogisticRegression in sklearn 不直接支持多标签，因为它不在我链接的页面中的“Support multilabel”标题下。因此，您只能为此使用 OneVsRestClassifier。

【解决方案1】：

OP 使用的是单热编码器，因此 fit 函数不适用于数组@Ishant Mrinal 推荐这个

Y_train = np.argmax(Y_train, axis=1)

这将允许您将一种热编码传递给 fit 函数。

【讨论】：