使用 sklearn 使用 KNeighborsClassifier 时出错

Question

我正在对包含 28 个特征和 5000 个样本的数据集进行 KNN 分类：

trainingSet = []
testSet = []
imdb_score = range(1,11)

print ("Start splitting the dataset ...")
splitDataset(path + 'movies.csv', 0.60, trainingSet, testSet)

print ("Start KNeighborsClassifier ... \n")
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
neigh.fit(trainingSet, imdb_score)

但是，我运行进入这个错误：

    " samples: %r" % [int(l) for l in lengths])
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [3362, 10]

我认为我的代码看起来不错。请问，有人运行以前处理过这个问题吗？

Answer 1

所以你有 6000 个样本，使用其中的 60%，得到 3362 个样本（看起来，我没有播种你的精确计算）。

你打电话给fit(X,Y)where the following is needed:

y : {array-like, sparse matrix}
Target values of shape = [n_samples] or [n_samples, n_outputs]

由于您的 y=imdb_score 只是一个包含 10 个值的列表，因此这些规则都不适用，因为它需要是具有 3362 个值的类似数组的数据结构（列表可以）或数组形状 (3362, 1).

使用 sklearn 使用 KNeighborsClassifier 时出错

Error when using KNeighborsClassifier using sklearn

numpy

machine-learning

knn

scikit-learn