Sklearn回归输入“找到暗淡3的数组。估计器预期<= 2”答案

【问题标题】：Sklearn regression input "Found array with dim 3. Estimator expected <= 2"Sklearn回归输入“找到暗淡3的数组。估计器预期<= 2”
【发布时间】：2017-03-26 00:28:45
【问题描述】：

我正在尝试解析此文件 http://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.rwrite1.txt 以运行多特征回归，但我收到“ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected

database = open(r'diabetes.rwrite1.txt','r').readlines()[1:]
lstx = []
lsty = []
for line in database:
    splitted = line.split()
    lstx.append(splitted[0:9])
    lsty.append(float(splitted[10]))


x_ = np.array(lstx)[:, np.newaxis, 1:9]
x = x_.astype(float)
y = np.array(lsty) 
lr = LinearRegression()
lr.fit(x, y)

【问题讨论】：

打印出 x 和 y 的形状，并与 scikit-learn 的规则进行比较。（如果需要和可能，非浮点数将被转换为浮点数）。我还建议使用 numpy 或 pandas 来执行 read-csv 部分。

标签： python numpy scikit-learn

【解决方案1】：

如果要预测连续变量，请使用线性回归。如果要预测类别，则需要使用 LogisticRegression 或 RandomForestClassifier 等分类器。

在 sklearn 中，这些名称中几乎总是包含“分类器”。

【讨论】：