我正在处理一个涉及不得不使用以下形式的预处理数据的项目。“用序列设置数组元素”numpy error
数据说明上面已经给出过。目标是预测书面数字是否与所述数字的音频相匹配。首先,我变换形式的所说阵列(N,13)的装置在时间轴这样:
这创建的(1,13),用于每一阵列的一致长度内发言。为了在一个简单的vanilla算法中测试它,我将这两个数组压缩在一起,以便我们创建一个形式数组(45000,2),当我将它插入到LogisticRegression类的fit函数中时,它会引发以下错误:
我在做什么错?
代码:
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
match = np.load("/srv/digits/match_train.npy")
spoken = np.load("/srv/digits/spoken_train.npy")
written = np.load("/srv/digits/written_train.npy")
print(match.shape, spoken.shape, written.shape)
print(spoken[0].shape, spoken[1].shape)
def features(signal, function):
new = np.copy(signal)
for i in range(len(signal)):
new[i] = function(new[i], axis=0)
return new
spokenMean = features(spoken, np.mean)
print(spokenMean.shape, spokenMean[0])
result = np.array(list(zip(spokenMean,written)))
print(result.shape)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(result, match, test_size =
0.33, random_state = 123)
model = LogisticRegression()
print(X_train.shape, y_train.shape)
model.fit(X_train, y_train)
yh_val = model.predict(X_val)
口语意思和ytrain的形状是什么? – Siddharth
@Siddharth口语意思不应该在适合功能,这当然应该是X_train。 X_train的形状为(30150,2); y_train的形状为(30150,)。 –
它仍然给X_train错误? – Siddharth