Ожидаемый двумерный массив, вместо ошибки получен одномерный массив - PullRequest
Новая
       25

Ожидаемый двумерный массив, вместо ошибки получен одномерный массив

0 голосов
/ 24 октября 2018

Я получаю ошибку как

"ValueError: Ожидаемый 2D-массив, вместо него получен 1D-массив: array = [45000. 50000. 60000. 80000. 110000. 150000. 200000. 300000. 500000.1000000.]. Измените ваши данные, используя array.reshape (-1, 1), если ваши данные имеют одну функцию, или array.reshape (1, -1), если он содержит один образец. "

при выполнении следующего кода: 

# SVR

# Importing the libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Importing the dataset
dataset = pd.read_csv('Position_S.csv')
X = dataset.iloc[:, 1:2].values
y = dataset.iloc[:, 2].values

 # 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)

# Fitting SVR to the dataset
from sklearn.svm import SVR
regressor = SVR(kernel = 'rbf')
regressor.fit(X, y)

# Visualising the SVR results
plt.scatter(X, y, color = 'red')
plt.plot(X, regressor.predict(X), color = 'blue')
plt.title('Truth or Bluff (SVR)')
plt.xlabel('Position level')
plt.ylabel('Salary')
plt.show()

# Visualising the SVR results (for higher resolution and smoother curve)
X_grid = np.arange(min(X), max(X), 0.01)
X_grid = X_grid.reshape((len(X_grid), 1))
plt.scatter(X, y, color = 'red')
plt.plot(X_grid, regressor.predict(X_grid), color = 'blue')
plt.title('Truth or Bluff (SVR)')
plt.xlabel('Position level')
plt.ylabel('Salary')
plt.show()

1 Ответ

0 голосов
/ 24 октября 2018

Кажется, ожидаемое измерение неверно.Не могли бы вы попробовать: 

regressor = SVR(kernel = 'rbf')
regressor.fit(X.reshape(-1, 1), y)
...