我的代码 linreg.predict() 没有给出正确答案有什么问题？

Question

所以给我的问题是

编写一个函数，在训练数据 X_train 上拟合 1、3、6 和 9 阶的多项式线性回归模型。（使用 sklearn.preprocessing 中的 PolynomialFeatures 创建多项式特征，然后拟合线性回归模型）对于每个模型，在 x = 0 到 10 的区间内找到 100 个预测值（例如 np.linspace(0,10,100)）并将其存储在一个 numpy 数组中。该数组的第一行应对应于在度数 1、第二行度数 3、第三行度数 6 和第四行度数 9 上训练的模型的输出。

所以我自己尝试了这个问题，但失败了，看到其他人 GitHub 代码，与我非常相似，但它有效。

那么我的代码和别人的代码有什么区别呢？

这是我提出问题之前的一些基本代码

np.random.seed(0)
n = 15
x = np.linspace(0,10,n) + np.random.randn(n)/5
y = np.sin(x)+x/6 + np.random.randn(n)/10


X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=0)

这是我的方法

pred=np.linspace(0,10,100).reshape(100,1)
k=np.zeros((4,100))

for count,i in enumerate([1,3,6,9]):   
    poly = PolynomialFeatures(degree=i)
    X_poly = poly.fit_transform(X_train.reshape(-1,1))
    linreg = LinearRegression()
    linreg.fit(X_poly,y_train.reshape(-1,1))
    pred = poly.fit_transform(pred.reshape(-1,1))
    t=linreg.predict(pred)
    #print(t)                      #used for debugging
    print("###   ****   ####")     #used for debugging
    k[count,:]=t.reshape(1,-1)    


print(k)

这是有效的代码

result = np.zeros((4, 100))
for i, degree in enumerate([1, 3, 6, 9]):
    poly = PolynomialFeatures(degree=degree)
    X_poly = poly.fit_transform(X_train.reshape(11,1))
    linreg = LinearRegression().fit(X_poly, y_train)
    y=linreg.predict(poly.fit_transform(np.linspace(0,10,100).reshape(100,1)))
    result[i, :] = y
print(result)

我的方法出错了

     13     print("###   ****   ####")  
---> 14     k[count,:]=t.reshape(1,-1)
     15 
     16 

ValueError: could not broadcast input array from shape (200) into shape (100)

虽然其他代码工作正常

Answer 1

区别在于linreg.predict的参数。您正在用 poly.fit_transform 的结果覆盖 pred 变量，这会在循环的第一次迭代中将其形状从 (100,1) 更改为 (200,2)。在第二次迭代中，t 不再适合 k，导致您遇到错误。

我的代码 linreg.predict() 没有给出正确答案有什么问题？

what is the problem with my code linreg.predict() not giving out right answer?

python

regression

reshape

scikit-learn

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