scikit-learn报”ValueError: Found array with dim {dim}. Expected {dim_expected}. “的原因以及解决办法

错误描述

在使用scikit-learn进行机器学习模型训练时，出现以下错误：

ValueError: Found array with dim {dim}. Expected {dim_expected}

其中，“dim”表示当前数据的维度，“dim_expected”则表示期望的数据维度。

错误原因

这个错误通常是由数据维度不一致导致的。

在scikit-learn中，许多模型（如线性回归、逻辑回归等）要求输入数据的维度必须符合特定的要求。例如，某些模型要求输入数据必须是二维数组（也就是矩阵），另一些模型则要求输入数据必须是一维数组（也就是向量）。

当输入数据维度与模型要求的维度不一致时，scikit-learn就会抛出如上述错误。

解决办法

查看数据的维度

首先，应该查看出现错误的数据维度。可以使用以下代码来查看数据的维度：

print(data.shape)

调整数据维度

根据模型要求的维度，可以尝试调整数据的维度。具体来说，有以下几种常见的调整方法：

（1）如果模型要求输入数据为二维数组，而当前数据为一维数组，则可以使用以下代码将数据转化为二维数组：

data = data.reshape(-1,1)

（2）如果模型要求输入数据为一维数组，而当前数据为多维数组，则可以使用以下代码将数据转化为一维数组：

data = data.ravel()

（3）如果数据维度不是任何一个模型所要求的维度，也可以尝试对数据进行加工，使其符合特定的要求。

检查数据类型

除了数据维度外，数据类型也可能导致上述错误。某些模型要求输入数据为整数、浮点数等特定类型，如果输入数据的类型与要求不一致，则会出现类似的错误。

在这种情况下，应该先检查数据的类型，然后使用以下代码将数据转化为特定类型：

data = data.astype(np.int32) # 转化为整数型数据

总的来说，出现“ValueError: Found array with dim {dim}. Expected {dim_expected} ”错误，通常是由数据维度不一致或数据类型不匹配导致的。通过检查数据的维度和类型，并根据模型要求调整数据格式，可以解决这个错误。