如何解决 ValueError: bad input shape (11, 11)？答案

【问题标题】：How to resolve ValueError: bad input shape (11, 11)?如何解决 ValueError: bad input shape (11, 11)？
【发布时间】：2019-08-07 07:21:03
【问题描述】：

我是 Python 和机器学习的新手。我在网上找到了一个结合了 Arduino 和 Python 的项目，我决定试一试。该项目的github链接是herebtw。 Arduino 部分已经可以使用，我已经可以将数据写入 csv 文件。我正在尝试将 csv 文件中的数据插入到 svm 中的训练中。但是，我无法通过培训部分。代码如下。

import numpy as np
import csv
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import pandas as pd
dataframe= pd.read_csv("csvdata.csv", delimiter=',')

from sklearn.model_selection import train_test_split
train, test = train_test_split(df, test_size = 0.2)

train_features = train[['LABEL','F1','F2','F3','F4','F5','X','Y','Z','C1','C2']]
train_label = train.values

test_features = test[['LABEL','F1','F2','F3','F4','F5','X','Y','Z','C1','C2']]
test_label = test.values

## SVM
model = svm.SVC(kernel='linear', gamma=1, C=1)
model.fit(train_features, train_label)

每当我运行代码时，我都会在最后一行偶然发现这个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Python27\projects\practice\modeling.py", line 32, in <module>
    model.fit(train_features, train_label)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\svm\base.py", line 149, in fit
    accept_large_sparse=False)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 761, in check_X_y
    y = column_or_1d(y, warn=True)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 797, in column_or_1d
    raise ValueError("bad input shape {0}".format(shape))
ValueError: bad input shape (11, 11)

我真的很困惑，我不知道该怎么办了。我不知道标签和特征以及通过 csv 进行的训练是如何工作的。我已经通过在 Python 脚本中手动插入数据来研究训练并且它们可以工作，但是我没有找到从 csv 训练的解决方案。

这是csv文件的内容

F1,F2,F3,F4,F5,X,Y,Z,C1,C2

525, 505, 544, 557, 545, 1268, -8264, 14888, 1, 1

523, 505, 544, 557, 545, 1480, -8320, 14684, 1, 1

517, 505, 544, 557, 544, 1460, -8352, 14712, 1, 1

524, 505, 544, 557, 545, 1436, -8312, 14496, 1, 1

568, 506, 544, 557, 544, 1308, -8348, 14744, 1, 1

578, 506, 544, 557, 544, 1128, -8484, 14376, 1, 1

583, 506, 544, 557, 545, 1376, -8180, 14768, 1, 1

583, 505, 544, 557, 545, 1380, -8220, 14636, 1, 1

550, 505, 544, 557, 544, 1332, -8376, 14700, 1, 1

510, 505, 544, 557, 545, 1412, -8320, 14620, 1, 1

510, 505, 544, 557, 545, 1412, -8320, 14620, 1, 1

510, 505, 544, 557, 545, 1412, -8320, 14620, 1, 1

我希望任何人都可以帮助它已经几周了，我想弄清楚这一点。谢谢。

【问题讨论】：

您在发布的数据中缺少LABEL 列（不是导致错误的原因）
train.values 的形状为 (11,11)，它必须是一维 numpy 数组才能成为标签

标签： python pandas machine-learning scikit-learn svm

【解决方案1】：

在您的model.fit 中，您应该传递特征和标签；但就像 (train_label = train.values) 一样，您最终会发现您的功能和标签本质上是相同的。您的标签应该是一维的（您可以在错误消息中看到 y = column_or_1d），当然不是您的特征的一部分。

您应该按如下方式更改特征和标签定义：

train_features = train[['F1','F2','F3','F4','F5','X','Y','Z','C1','C2']]
train_label = train['LABEL']

test_features = test[['F1','F2','F3','F4','F5','X','Y','Z','C1','C2']]
test_label = test['LABEL']

如果您的 model.fit 无法正常工作，请尝试：

model.fit(train_features.values, train_label.values)

【讨论】：