我有一个“.dat”文件,其中保存了 X 和 Y 的值(所以一个元组 (n,2),其中 n 是行数)。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.interpolate as interp
from sklearn import linear_model
in_file = open(path,"r")
text = np.loadtxt(in_file)
in_file.close()
x = np.array(text[:,0])
y = np.array(text[:,1])
我为 linear_model.LinearRegression() 创建了一个实例,但是当我调用 .fit(x,y) 方法时,我得到了
IndexError: tuple index out of range
regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(x,y)
我做错了什么?
最佳答案
Linear Regression 期望 X 是一个二维数组,内部需要 X.shape[1] 来初始化一个 np .ones 数组。因此,将 X 转换为 nx1 数组 就可以了。所以,替换:
regr.fit(x,y)
通过:
regr.fit(x[:,np.newaxis],y)
这将解决问题。演示:
>>> from sklearn import datasets
>>> from sklearn import linear_model
>>> clf = linear_model.LinearRegression()
>>> iris=datasets.load_iris()
>>> X=iris.data[:,3]
>>> Y=iris.target
>>> clf.fit(X,Y) # This will throw an error
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/linear_model/base.py", line 363, in fit
X, y, self.fit_intercept, self.normalize, self.copy_X)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/linear_model/base.py", line 103, in center_data
X_std = np.ones(X.shape[1])
IndexError: tuple index out of range
>>> clf.fit(X[:,np.newaxis],Y) # This will work properly
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, normalize=False)
要绘制回归线,请使用以下代码:
>>> from matplotlib import pyplot as plt
>>> plt.scatter(X, Y, color='red')
<matplotlib.collections.PathCollection object at 0x7f76640e97d0>
>>> plt.plot(X, clf.predict(X[:,np.newaxis]), color='blue')
<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f7663f9eb90>
>>> plt.show()
关于python - Sklearn 线性回归 - "IndexError: tuple index out of range",我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27107057/
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