Пожалуйста, как я могу исправить ошибку ' ValueError: x и y должны быть одинакового размера ' Ошибка в коде Python?
Идея кода заключается в том, что от разных датчиков температурыи НИКАКИЕ данные не применяли модель многомерной линейной регрессии.Чтобы обучить модель и увидеть результаты, сопоставленные между ними, а также прогноз в целом.
Я не уверен, что код работает очень хорошо, потому что я изучаю и не знаюмного об этом.Если у кого-то есть какие-либо рекомендации по улучшению кода, пожалуйста, скажите мне это тоже.
Большое вам спасибо
from sklearn import linear_model
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Name of de file
filename = 'NORM_AC_HAE.csv'
file = 'NORM_NABEL_HAE_lev1.csv'
# Read the data
data=pd.read_csv(filename)
data_other=pd.read_csv(file)
col = ['Aircube.009.0.no.we.aux.ch6', 'Aircube.009.0.sht.temperature.ch1']
X = data.loc[:, col]
Y = data_other.loc[:,'NO.ppb']
# Fitting the Liner Regression to training set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.3, train_size = 0.6, random_state = np.random.seed(0))
mlr = LinearRegression()
mlr.fit(X_train, y_train)
# Visualization of the test set results
plt.figure(2)
plt.scatter(y_test, X_test) #The VALUE ERROR appears here
Код ошибки:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\andre\Desktop\UV\4o\TFG\EMPA\dataset_Mila\MLR_no_temp_hae_no.py", line 65, in <module>
plt.scatter(y_test, X_test)
File "C:\Users\andre\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2864, in scatter
is not None else {}), **kwargs)
File "C:\Users\andre\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 1810, in inner
return func(ax, *args, **kwargs)
File "C:\Users\andre\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 4182, in scatter
raise ValueError("x and y must be the same size")
ValueError: x and y must be the same size
[Finished in 6.9s]