Несовместимое измерение для матриц X и Y - PullRequest
Новая
       28

Несовместимое измерение для матриц X и Y

0 голосов
/ 16 октября 2019

Мне было интересно, что я здесь не так, я получаю сообщение об ошибке 

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 37, in <module>
    y_pred = knn.predict(X_test)
  File "/home/runner/.local/share/virtualenvs/python3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/neighbors/classification.py", line149, in predict
    neigh_dist, neigh_ind = self.kneighbors(X)
  File "/home/runner/.local/share/virtualenvs/python3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/neighbors/base.py", line 434, in kneighbors
    **kwds))
  File "/home/runner/.local/share/virtualenvs/python3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/pairwise.py", line 1448, in pairwise_distances_chunked
    n_jobs=n_jobs, **kwds)
  File "/home/runner/.local/share/virtualenvs/python3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/pairwise.py", line 1588, in pairwise_distances
    return _parallel_pairwise(X, Y, func, n_jobs, **kwds)
  File "/home/runner/.local/share/virtualenvs/python3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/pairwise.py", line 1206, in _parallel_pairwise
    return func(X, Y, **kwds)
  File "/home/runner/.local/share/virtualenvs/python3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/pairwise.py", line 232, ineuclidean_distances
    X, Y = check_pairwise_arrays(X, Y)
  File "/home/runner/.local/share/virtualenvs/python3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/metrics/pairwise.py", line 125, incheck_pairwise_arrays
    X.shape[1], Y.shape[1]))
ValueError: Incompatible dimension for X and Y matrices: X.shape[1] == 38 while Y.shape[1] == 43

Я новичок в ai и не могу найти в Интернете ничего, что действительно решает эту проблему, любой комментарий приветствуется. Это мой код 

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn import metrics 
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

fileName = "breast-cancer-fixed.csv";

df = pd.read_csv(fileName)

X = df[df.columns[:-1]] 
y = df[df.columns[-1]]  

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=1) 

X_train = OneHotEncoder().fit_transform(X_train)
X_test = OneHotEncoder().fit_transform(X_test)

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) 
knn.fit(X_train, y_train) 

y_pred = knn.predict(X_test)
print("kNN model accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

Мой CSV массивный, и я не могу загрузить его здесь, поэтому я помещаю небольшой фрагмент в 

age,menopause,tumor-size,inv-nodes,node-caps,deg-malig,breast,breast-quad,irradiat,Class
40-49,premeno,15-19,0-2,yes,3,right,left_up,no,recurrence-events
50-59,ge40,15-19,0-2,no,1,right,central,no,no-recurrence-events
50-59,ge40,35-39,0-2,no,2,left,left_low,no,recurrence-events
40-49,premeno,35-39,0-2,yes,3,right,left_low,yes,no-recurrence-events
40-49,premeno,30-34,3-5,yes,2,left,right_up,no,recurrence-events
50-59,premeno,25-29,3-5,no,2,right,left_up,yes,no-recurrence-events
50-59,ge40,40-44,0-2,no,3,left,left_up,no,no-recurrence-events
40-49,premeno,10-14,0-2,no,2,left,left_up,no,no-recurrence-events
40-49,premeno,0-4,0-2,no,2,right,right_low,no,no-recurrence-events
40-49,ge40,40-44,15-17,yes,2,right,left_up,yes,no-recurrence-events
50-59,premeno,25-29,0-2,no,2,left,left_low,no,no-recurrence-events
60-69,ge40,15-19,0-2,no,2,right,left_up,no,no-recurrence-events

Также, если я избавлюсь от последних двух строккод (код предсказания) работает без ошибок

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 17 октября 2019

Я получаю эту ошибку 

```Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 25, in <module>
    X_test = OneHotEncoder().transform(X_test)
  File "/home/runner/.local/share/virtualenvs/python3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/preprocessing/_encoders.py", line 726, in transform
    check_is_fitted(self, 'categories_')
  File "/home/runner/.local/share/virtualenvs/python3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 914, in check_is_fitted
    raise NotFittedError(msg % {'name': type(estimator).__name__})
sklearn.exceptions.NotFittedError: This OneHotEncoder instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this method.```
0 голосов
/ 16 октября 2019

пытается добавить эту строку в любом месте над преобразованиями 

enc = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')

, а затем изменить строки преобразования на следующие 

enc = enc.fit(X_train)
X_train = enc.transform(X_train)
X_test = enc.transform(X_test)
...