scikit-learn报”ValueError: Data cardinality is ambiguous: “的原因以及解决办法

问题描述

当使用scikit-learn库进行机器学习模型训练时，出现以下报错信息：

ValueError: Data cardinality is ambiguous: 
  x sizes: 150, 200
  y sizes: 150, 200

这个报错信息表示在训练模型时，输入特征数据和标签数据的大小不一致，无法确定数据的基数。

原因分析

这个问题通常是由以下原因造成的：

1. 输入数据的维度不一致，例如在使用训练数据和测试数据集时，可能训练数据和测试数据中的特征数目、数据格式等存在差异，导致训练和测试数据大小不一致。

2. 输入数据存在缺失值，需要进行处理。

3. 输入数据存在过多的重复样本，需要进行数据去重处理。

4. 处理数据时的操作错误，例如将特征和标签数据的长度弄反了。

解决办法

遇到这个问题时，我们需要分析原因，然后采取适当的解决方法。

1. 检查输入数据的维度是否一致，确保训练数据集和测试数据集的特征数目、数据格式等都相同。

2. 处理数据时，确保不存在缺失值，可以尝试使用sklearn的Imputer函数进行缺失值的处理。

3. 去除重复数据，确保每个样本都是唯一的。

4. 检查特征和标签数据长度是否一致，确保数据的样本数相同。

示例代码：

#导入Imputer模块
from sklearn.preprocessing import Imputer
#实例化Imputer对象imr并设置参数
imr=Imputer(missing_values='NaN',strategy='mean',axis=0)
#使用imr对象对数据集中的缺失值进行处理
imr.fit_transform(X)

以上代码中，我们使用sklearn中的Imputer模块对X数据集中的缺失值进行了处理。具体来说，我们传入了三个参数：missing_values表示缺失值的标记方式，strategy表示缺失值的替代方式，axis表示缺失值的替代方向。