JuniorТеорияЧасто

Что произойдёт при запуске этой программы?

Python

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([3, 5, 7, 9])
model = LinearRegression().fit(x, y)
print(model.coef_)

fit бросает ValueError: нужен двумерный X формы (n_samples, n_features)

Ждать, что scikit-learn сам изменит форму одномерного x: fit отказывает с ValueError: Expected 2D array; нужен x.reshape(-1, 1) — один столбец, строка на объект.
Ждать TypeError из-за целых чисел: scikit-learn сам переводит массивы int во float; проблема здесь только в том, что у X нет второго измерения.

Какие формы дают здесь x.reshape(-1, 1) и x.reshape(1, -1) и какая из них нужна fit?
Почему целевая переменная y может остаться одномерной, а матрица признаков X обязана быть двумерной?

Назад к вопросам Открыть тему в роадмапе →Ответь сам — Quiz

Назад к вопросам

JuniorТеорияЧасто

Что произойдёт при запуске этой программы?

Python

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([3, 5, 7, 9])
model = LinearRegression().fit(x, y)
print(model.coef_)

fit бросает ValueError: нужен двумерный X формы (n_samples, n_features)

Ждать, что scikit-learn сам изменит форму одномерного x: fit отказывает с ValueError: Expected 2D array; нужен x.reshape(-1, 1) — один столбец, строка на объект.
Ждать TypeError из-за целых чисел: scikit-learn сам переводит массивы int во float; проблема здесь только в том, что у X нет второго измерения.

Какие формы дают здесь x.reshape(-1, 1) и x.reshape(1, -1) и какая из них нужна fit?
Почему целевая переменная y может остаться одномерной, а матрица признаков X обязана быть двумерной?

Назад к вопросам Открыть тему в роадмапе →Ответь сам — Quiz