当在执行 SVM 时预期一维数组出错时，传递了列向量 y？答案

【问题标题】：A column-vector y was passed when a 1d array was expected error while doing SVM?当在执行 SVM 时预期一维数组出错时，传递了列向量 y？
【发布时间】：2020-09-18 02:54:24
【问题描述】：

我正在创建一个具有一个自变量 X 和因变量 y 的 SVM 模型。我执行了特征缩放，因为两个数据变量的比例不同。

现在，当我在数据集上训练模型时，出现以下错误：

DataConversionWarning：当需要一维数组时，传递了列向量 y。请将 y 的形状更改为 (n_samples, )，例如使用 ravel()。 y = column_or_1d(y, warn=True)。

以下是我收到错误的代码 sn-p：

# Building Model on whole dataset

from sklearn.svm import SVR
regressor = SVR(kernel='rbf')
regressor.fit(X,y)

整个文件：

# Importing Libraries

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# import data Set

dataset = pd.read_csv('Position_Salaries.csv')
X = dataset.iloc[:, 1:-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values

# Feature Scaling

y = y.reshape(len(y), 1)

# Feature Scaling

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
sc_y = StandardScaler()
X = sc_X.fit_transform(X)
y = sc_y.fit_transform(y)

# Building Model on training dataset

from sklearn.svm import SVR
regressor = SVR(kernel='rbf')
regressor.fit(X,y)

我正在训练我的模型的文件

【问题讨论】：

标签： python machine-learning scikit-learn svm

【解决方案1】：

你有一个特征（变量）所以确实需要y = y.reshape(-1, 1)这一行。

# Importing Libraries

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# import data Set

dataset = pd.read_csv('Position_Salaries.csv')
X = dataset.iloc[:, 1:-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values

y = y.reshape(-1, 1)

# Feature Scaling

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc_X = StandardScaler()
sc_y = StandardScaler()
X = sc_X.fit_transform(X)
y = sc_y.fit_transform(y)

# Building Model on training dataset

from sklearn.svm import SVR
regressor = SVR(kernel='rbf')
regressor.fit(X,y)

验证模型是否已拟合：

regressor.get_params()

{'C': 1.0,
 'cache_size': 200,
 'coef0': 0.0,
 'degree': 3,
 'epsilon': 0.1,
 'gamma': 'scale',
 'kernel': 'rbf',
 'max_iter': -1,
 'shrinking': True,
 'tol': 0.001,
 'verbose': False}

您收到的警告是：

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.8/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py:73： DataConversionWarning：一维数组时传递了列向量 y 预料之中。请将 y 的形状更改为 (n_samples, )，对于使用 ravel() 的示例。返回 f(**kwargs)

是DataConversionWarning，表示算法没有收敛成功。

【讨论】：

我刚试过这个，但我仍然收到错误：raise ValueError(ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[ 45000. 50000. 60000. 80000. 110000. 150000. 200000 . 300000. 500000. 1000000.]。如果您的数据具有单个特征，则使用 array.reshape(-1, 1) 或如果包含单个样本，则使用 array.reshape(1, -1) 重塑您的数据。
请发布您的部分数据
我已经在上面发布了整个数据集。
感谢它与您在上面解释的警告一起工作 :)

【解决方案2】：

替换这一行：

regressor.fit(X,y)

用这一行：

regressor.fit(x,np.ravel(y,order="c"))

【讨论】：