ValueError：形状（62,6）和（5，）未对齐：6（dim 1）！= 5（dim 0）答案

【问题标题】：ValueError: shapes (62,6) and (5,) not aligned: 6 (dim 1) != 5 (dim 0)ValueError：形状（62,6）和（5，）未对齐：6（dim 1）！= 5（dim 0）
【发布时间】：2021-06-19 16:01:45
【问题描述】：

我正在尝试预测价格，但出现此错误。我不知道 predict() 函数是如何预测价格的，以及形状是如何不对齐的。

x_test_new = x_test[x_train_new.columns]
x_test_new = sm.add_constant(x_test_new)
y_pred = lm.predict(x_test_new)

【问题讨论】：

标签： python pandas scikit-learn shapes predict

【解决方案1】：

重塑您的阵列将完成这项工作。但在你开始这样做之前，让我告诉你一些可以节省你一些时间的事情。

scikit-learn、pandas 或卷积神经网络中使用的数组采用矩阵格式。假设您有一个 2 x 3 元素的矩阵，例如--

train = [
    [255, 255, 246],
    [246, 234, 232],
    [234, 222, 156]
]

现在，如果您希望将此数组重新整形以放入您的模型中，您只能将它们重新整形为 3 x 2 格式。如果数组更大，假设它有 5 x 4 个元素，那么您可以将其重新整形为 4 x 5、2 x 10、10 x 2，这意味着重新整形矩阵的维度的乘积应该等于乘积原始矩阵的维数。功能是——

train.reshape(新形状的尺寸)

如果不起作用，请发布整个代码。

【讨论】：