Я пытаюсь выполнить логистическую регрессию, где X представляет собой фрейм данных из 816 массивов (каждый размером 1024), а y1 является фреймом данных из 816 истинных / ложных значений, как показано здесь:
Не могу найти аналогичный пример (с массивом в качестве аргумента). Пытаться сделать
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(y, y1)
я получаю и ошибка
ValueError: установка массиваэлемент с последовательностью
Вероятно, это очень простой вопрос, связанный с тем фактом, что ожидается одно значение вместо массива, но есть идеи, как мне это сделать?