为了重现性，我使用的训练和验证数据集是shared here validation_dataset.csv是training_dataset.csv的基本原理。下面我要做的是将数据集输入到一个简单的CNN层，该层提取图像的有用特征，并将其作为1D输入LSTM网络进行分类。skplt.metrics.plot_confusion_matrix(y_test, scores, x_tick_rotation=50, title=' ', normaliz
浏览 50提问于2020-11-03得票数 0
我如何修复它抛出的这个错误？ValueError:发现样本数量不一致的输入变量:143426X_train.shapeY_train.shape错误消息：() 2中的分类器回溯(最近一次调用)3分类器= LogisticRe
浏览 15提问于2021-05-16得票数 0
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我只是想得到我的整个数据集的混淆矩阵。我的混淆矩阵应该类似于下面的结果，因为我有100个样本，而不是20个。[ 58, 30]如果我尝试添加像这样的东西x_pred = pnn.predict(data)
它给出了"ValueError:找到<e
浏览 4提问于2021-06-25得票数 0
这个错误有大量的样本，其中的问题与数组的维数或读取数据帧的方式有关。但是，我只对X和Y使用了一个python列表。X, y = file2vector(corpus_dir)print(type(X))type(y)['I', 'Z'] # la
浏览 0提问于2018-01-17得票数 1
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2回答
无法建立混淆矩阵
、、
我想为我的CNN模型建立一个混淆矩阵，代码如下：
)
混淆矩阵np.argmax(Y_pred, axis=1)
print('Confusion
浏览 1提问于2019-03-13得票数 3
我只是想做一个简单的最近邻分类，但我对这个错误感到困惑：neigh.fit(X_train, y_train)这会产生：有没有人解释一下我错过了什么
浏览 2提问于2017-04-19得票数 0
其次，我不确定我把这个问题放在了正确的论坛上。如果没有，请原谅。 我正在尝试对我的数据使用朴素贝叶斯。单击here下载数据集。这是我到现在为止的代码： data = pd.read_json('/Users/rokayadarai/Desktop/Coding/DataSets/Hotel_Reviews.json')clf = naive_bayes.MultinomialNB()
clf.fi
浏览 20提问于2020-12-15得票数 0
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我正在尝试使用带k重的Kernel岭回归来创建一个机器学习模型，但我得到了下面的错误。非常感谢你的信息-datasetTest = pd.read_csv('D:/set_C.csv')
我收到以下错误
ValueE
浏览 8提问于2021-10-04得票数 0
在准备好数据之后，我使用了导入的拆分函数，然后尝试进行一些预测。然而，即使在手动验证每个功能都有相同数量的#之后，我也会收到错误消息： Traceback (most recent call last): " samples: %r" % [int(l) for l in lengths])
ValueError<
浏览 22提问于2019-06-05得票数 1
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我想计算每个图像的精确度和召回率。目前，对于每个图像，我有两个.txt:一个表示GT，另一个表示检测。示例： GT: [59, 59, 59]
DETECTION: [30, 30, 1] 如果GT的长度小于或大于检测的长度，如何计算指标？ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [6, 1] 有人知道怎么帮我吗？提前感谢
浏览 14提问于2020-03-25得票数 0
我正在尝试创建一个交易网站，并使用sklearn来识别python 3.6中的交易模式。我从网站上得到的数据如下： buyer = "FORM54"data = data[["strike_price&
浏览 10提问于2020-02-03得票数 0
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X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y.flatten(), test_size = 0.3, random_state = 42)
ValueError:在拆分步骤中发现样本数不一致的输入变量: 650,1300。
浏览 0提问于2021-03-02得票数 0
在这段代码中，我对时间序列进行了拆分，然后使用scikit learn创建了一个用于预测的SVR模型。6393.55696288--------------------------------------------------------------------------- 202 if len(uniques) > 1:
203 raise Val
浏览 0提问于2018-06-24得票数 0
使用的验证函数是5折交叉验证，因此模型有80%的训练数据和20%的测试数据。 我在阅读训练数据时遇到了一些困难。read_training_data函数是完全执行的，但是当我调用交叉验证或将训练数据拟合到模型时，会显示错误，如"ValueError: Found input variables with inconsistent当我发现这个错误时，我认为read_training_data函数中的第二个循环正在读取所有数据，结果是长度为31.765.820。t
浏览 15提问于2020-06-27得票数 0
我正在制作一个有线电视新闻网模型使用VGG16和一些自定义的层在最后。数据集如下： 269 if y_type not in ("binary", "multiclass"): 210 i
浏览 0提问于2020-05-05得票数 0
我已经建立了模型，但在创建混淆矩阵时，我遇到了一些错误。y_validation,8)
(755, 8) 然后我创建了模型，并找到了测试的准确性现在，在创建混淆矩阵时，我遇到了一些错误 print(confusion_matrix(y_test,folder)) 错误如下： ValueErrorvalidation.py in check_consistent
浏览 20提问于2019-10-02得票数 2
以下是我的代码 print(len(image_dataset.data))X_train, X_test, y_train, y_test =validation.py", line 257, in check_consistent_lengthValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samp
浏览 18提问于2020-08-26得票数 2
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我正在构建一个web应用程序，让模型预测User_input值(在我的例子中是9个不同的滑块，其中包含不同的值)，并在最后显示结果和预测精度。因此，当我尝试预测User_input而不是X_test时，我得到了这个错误: ValueError:发现样本数量不一致的输入变量: 1,137 以下是我从用户那里获得的输入： def dataset_input= trai
浏览 33提问于2021-05-07得票数 0
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