应用sklearn的线性回归函数报错是什么情况

Terence888

变量如图片

代码如下：

1. from sklearn import linear_model
   
2. model = linear_model.LinearRegression()
   
3. model.fit(X,y)

复制代码

报错如下：

1. TypeError                                 Traceback (most recent call last)
   
2. Cell In[140], line 3
   
3.       1 from sklearn import linear_model
   
4.       2 model = linear_model.LinearRegression()
   
5. ----> 3 model.fit(X,y)
   
6. 
   
7. File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\base.py:1474, in _fit_context.<locals>.decorator.<locals>.wrapper(estimator, *args, **kwargs)
   
8.    1467     estimator._validate_params()
   
9.    1469 with config_context(
   
10.    1470     skip_parameter_validation=(
    
11.    1471         prefer_skip_nested_validation or global_skip_validation
    
12.    1472     )
    
13.    1473 ):
    
14. -> 1474     return fit_method(estimator, *args, **kwargs)
    
15. 
    
16. File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\linear_model\_base.py:578, in LinearRegression.fit(self, X, y, sample_weight)
    
17.     574 n_jobs_ = self.n_jobs
    
18.     576 accept_sparse = False if self.positive else ["csr", "csc", "coo"]
    
19. --> 578 X, y = self._validate_data(
    
20.     579     X, y, accept_sparse=accept_sparse, y_numeric=True, multi_output=True
    
21.     580 )
    
22.     582 has_sw = sample_weight is not None
    
23.     583 if has_sw:
    
24. 
    
25. File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\base.py:650, in BaseEstimator._validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, cast_to_ndarray, **check_params)
    
26.     648         y = check_array(y, input_name="y", **check_y_params)
    
27.     649     else:
    
28. --> 650         X, y = check_X_y(X, y, **check_params)
    
29.     651     out = X, y
    
30.     653 if not no_val_X and check_params.get("ensure_2d", True):
    
31. 
    
32. File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:1263, in check_X_y(X, y, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, estimator)
    
33.    1258         estimator_name = _check_estimator_name(estimator)
    
34.    1259     raise ValueError(
    
35.    1260         f"{estimator_name} requires y to be passed, but the target y is None"
    
36.    1261     )
    
37. -> 1263 X = check_array(
    
38.    1264     X,
    
39.    1265     accept_sparse=accept_sparse,
    
40.    1266     accept_large_sparse=accept_large_sparse,
    
41.    1267     dtype=dtype,
    
42.    1268     order=order,
    
43.    1269     copy=copy,
    
44.    1270     force_all_finite=force_all_finite,
    
45.    1271     ensure_2d=ensure_2d,
    
46.    1272     allow_nd=allow_nd,
    
47.    1273     ensure_min_samples=ensure_min_samples,
    
48.    1274     ensure_min_features=ensure_min_features,
    
49.    1275     estimator=estimator,
    
50.    1276     input_name="X",
    
51.    1277 )
    
52.    1279 y = _check_y(y, multi_output=multi_output, y_numeric=y_numeric, estimator=estimator)
    
53.    1281 check_consistent_length(X, y)
    
54. 
    
55. File ~\anaconda3\Lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py:833, in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator, input_name)
    
56.     734 """Input validation on an array, list, sparse matrix or similar.
    
57.     735
    
58.     736 By default, the input is checked to be a non-empty 2D array containing
    
59.    (...)
    
60.     830 array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
    
61.     831 """
    
62.     832 if isinstance(array, np.matrix):
    
63. --> 833     raise TypeError(
    
64.     834         "np.matrix is not supported. Please convert to a numpy array with "
    
65.     835         "np.asarray. For more information see: "
    
66.     836         "https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matrix.html"
    
67.     837     )
    
68.     839 xp, is_array_api_compliant = get_namespace(array)
    
69.     841 # store reference to original array to check if copy is needed when
    
70.     842 # function returns
    
71. 
    
72. TypeError: np.matrix is not supported. Please convert to a numpy array with np.asarray. For more information see: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matrix.html

复制代码

FishC

根据你的描述，似乎问题出在 `X` 和 `y` 数据的验证上。报错直接来自 `sklearn` 的数据验证函数，可能有以下几个常见原因：

1. **变量 `X` 和 `y` 的形状错误**：
   - 确保 `X` 是一个二维数组（即形状为 `(n_samples, n_features)`）。
   - 确保 `y` 是一个一维数组（即形状为 `(n_samples, )`）。

2. **数据类型不匹配**：
   - 确保 `X` 和 `y` 中的元素是数值（通常是浮点数或整数）。

3. **数据中存在缺失值（NaN 或 None）**：
   - 检查并清理 `X` 和 `y` 中的缺失值。

你可以在调用 `model.fit(X, y)` 之前使用 `print(X.shape)` 和 `print(y.shape)` 来验证数据的形状是否正确。

**解决方法示例**：

1. import numpy as np
   
2. from sklearn import linear_model
   
3. 
   
4. # 假设 X 和 y 是你的数据
   
5. # X = ...
   
6. # y = ...
   
7. 
   
8. # 检查并打印形状
   
9. print("X shape:", X.shape)
   
10. print("y shape:", y.shape)
    
11. 
    
12. # 确保 X 和 y 正确导入为 numpy 数组
    
13. X = np.array(X)
    
14. y = np.array(y)
    
15. 
    
16. # 检查并去除缺失值
    
17. if np.any(np.isnan(X)) or np.any(np.isnan(y)):
    
18.     print("数据中包含 NaN 值，请清理数据")
    
19. 
    
20. # 创建并训练模型
    
21. model = linear_model.LinearRegression()
    
22. model.fit(X, y)

复制代码

这样做可以帮助你定位问题并确保数据格式正确，如问题仍然存在，请根据具体的错误信息进行调整。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

Terence888

还是没有解决，上述问题已排查

FishC

Terence888 发表于 2024-08-22 12:01
还是没有解决，上述问题已排查

明白了。根据你提供的错误信息，问题可能出在 `X` 和 `y` 的数据类型或格式上。确保 `X` 和 `y` 都是 `numpy` 数组或类似的格式。

请检查以下几点：

1. 确保 `X` 和 `y` 是 `numpy` 数组。
2. 确保 `X` 是二维数组，`y` 是一维数组。

你可以尝试以下代码来确保数据格式正确：

1. import numpy as np
   
2. from sklearn import linear_model
   
3. 
   
4. # 假设 X 和 y 是你的数据
   
5. X = np.asarray(X)
   
6. y = np.asarray(y)
   
7. 
   
8. # 确保 X 是二维数组，y 是一维数组
   
9. if X.ndim == 1:
   
10.     X = X.reshape(-1, 1)
    
11. if y.ndim != 1:
    
12.     y = y.ravel()
    
13. 
    
14. model = linear_model.LinearRegression()
    
15. model.fit(X, y)

复制代码

如果问题依然存在，请提供更多关于 `X` 和 `y` 的信息或数据样本，以便进一步排查。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

Terence888

1. from sklearn import linear_model
   
2. X = np.asarray(X)
   
3. y = np.asarray(y)
   
4. model = linear_model.LinearRegression()
   
5. model.fit(X, y)

复制代码

出现了接下来的问题，不能显示结果

FishC

Terence888 发表于 2024-08-22 15:12
from sklearn import linear_model
X = np.asarray(X ...

好的，这是一个更细致的问题。你说代码仍然不能运行，所以我们来一步步检查原因。首先确保导入了全部必要的模块。例如： `import numpy as np`。

以下是一个完整的例子，该例子确保所有步骤正确完成：

1. import numpy as np
   
2. from sklearn import linear_model
   
3. 
   
4. # 假设X和y是预定义的数据
   
5. # 比如：
   
6. # X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
   
7. # y = np.array([1, 2, 3, 4])
   
8. 
   
9. # 确保X和y是numpy数组
   
10. X = np.asarray(X)
    
11. y = np.asarray(y)
    
12. 
    
13. # 检查X和y的形状是否正确
    
14. print("X shape:", X.shape)
    
15. print("y shape:", y.shape)
    
16. 
    
17. # 创建和训练线性回归模型
    
18. model = linear_model.LinearRegression()
    
19. model.fit(X, y)
    
20. 
    
21. # 获取模型的预测值
    
22. predictions = model.predict(X)
    
23. print("Predictions:", predictions)

复制代码

检查以下几点：

1. 确认 `X` 和 `y` 都是numpy数组。
2. 确认 `X` 和 `y` 的形状是兼容的。 `X` 应该是二维的（例如：(n_samples, n_features)），而 `y` 应该是一维的（例如：(n_samples, )）。
3. 在第一次运行后检查 `X` 和 `y` 的形状输出，确定它们的形状是匹配的。

先确认以上几点，如果仍然有问题，请分享报错信息。这样可以更好地帮助你解决问题。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

Terence888

http://localhost:8888/notebooks/linear%20regression.ipynb
代码在这里，不知道哪里出了问题

FishC

Terence888 发表于 2024-08-22 16:19
http://localhost:8888/notebooks/linear%20regressio ...

这个错误是因为 `np.matrix` 类型不被 `sklearn` 支持导致的。`sklearn` 期望的是 `numpy` 数组（`np.array`）而不是 `np.matrix`。解决方法是将输入的 `X` 和 `y` 转换成 `numpy` 数组。

请按照以下步骤修改代码：

1. import numpy as np
   
2. from sklearn import linear_model
   
3. 
   
4. # 假设 X 和 y 原本是 np.matrix 类型
   
5. X = np.matrix([...])
   
6. y = np.matrix([...])
   
7. 
   
8. # 将 np.matrix 转为 np.array
   
9. X = np.asarray(X)
   
10. y = np.asarray(y).ravel()  # .ravel() 用于将 y 转换成一维数组
    
11. 
    
12. model = linear_model.LinearRegression()
    
13. model.fit(X, y)

复制代码

这样修改后应该就不会再报错误了。试试看吧！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

Terence888

无法显示成像源代码这样的结果

1. LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=1, normalize=False)

复制代码

我的是图片那样

FishC

Terence888 发表于 2024-08-22 16:31
无法显示成像源代码这样的结果
LinearRegression(cop ...

这个问题的原因是使用了 `numpy.matrix` 类型的数据，而 `sklearn` 不支持这种类型的数据。我们需要将 `numpy.matrix` 类型转换为 `numpy.array` 类型。可以通过 `np.asarray` 函数来做这个转换。

以下是经过修改后的代码：

1. import numpy as np
   
2. from sklearn import linear_model
   
3. 
   
4. # 假设原来的 X 和 y 是 np.matrix 类型
   
5. X = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])
   
6. y = np.matrix([1, 2])
   
7. 
   
8. # 转换为 np.array 类型
   
9. X = np.asarray(X)
   
10. y = np.asarray(y).flatten()  # 确保 y 是一维数组
    
11. 
    
12. model = linear_model.LinearRegression()
    
13. model.fit(X, y)
    
14. 
    
15. print(model)

复制代码

请注意，`y` 需要被转换为一维数组，因此使用了 `.flatten()` 方法。

这样做应该可以解决报错问题，并将模型参数呈现为所需形式。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。