ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[4999,5000]
这个错误是Python编程语言中的一个异常类型，称为ValueError。它表示在处理数据时发现了样本数量不一致的输入变量。具体来说，这个错误通常在数据处理、机器学习或深度学习等领域中出现，当输入的数据集中的样本数量不匹配时会触发该错误。
在解决这个错误之前，我们需要了解一些背景知识。在数据处理和机器学习中，通常会使用矩阵或张量来表示数据集。矩阵是一个二维数组，其中每行代表一个样本，每列代表一个特征。张量是一个多维数组，可以表示更复杂的数据结构。
对于给定的错误信息"发现样本数量不一致的输入变量：[4999,5000]"，我们可以看到有两个输入变量，一个包含4999个样本，另一个包含5000个样本。这意味着这两个输入变量的样本数量不一致，导致了ValueError异常的抛出。
为了解决这个错误，我们可以采取以下几个步骤：
- 检查数据源：首先，我们需要检查数据源，确保数据的来源是正确的。可能是由于数据源的问题导致了样本数量不一致的情况。
- 数据清洗：如果数据源没有问题，我们可以考虑对数据进行清洗。这包括删除重复的样本、处理缺失值或异常值等。确保数据集中的每个样本都是有效的。
- 数据对齐：如果数据集是从不同的来源获取的，那么样本数量不一致的问题可能是由于数据对齐的问题引起的。在这种情况下，我们需要对数据进行对齐，确保每个输入变量具有相同数量的样本。
- 调整模型：如果以上步骤都没有解决问题，那么可能是模型本身需要进行调整。例如，某些模型要求输入具有相同数量的样本，我们可以考虑调整模型的输入要求，或者使用其他适用于不同样本数量的模型。
总结起来，当出现"ValueError:发现样本数量不一致的输入变量：[4999,5000]"的错误时，我们需要检查数据源、进行数据清洗、数据对齐或调整模型等步骤来解决问题。具体的解决方法取决于具体的情况和数据处理的需求。
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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 = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
neigh.fit(X_train, y_train)
这会产生：
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [489, 1890]
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
运行下面的代码时出现值错误，我认为这可能是由于iloc代码将数据拆分为x和y，但看不出我做错了什么： if st.checkbox('Select Multiple Columns'):
new_data = st.multiselect(
"Select the target columns. Please note, the target variable should be the last column selected",
浏览 125提问于2021-03-24得票数 0
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嗨，请下面的代码，当大小> 5时抛出错误。在python2.7中是否会有另一个随机函数，可以从初始个体生成6个或更多不同的样本，以便在它后面附加6个列表。谢谢
import random as rand
population = []
individual = [1,2,3,4,5]
size = 5
for ind in individual:
population.append((rand.sample(individual, size)))
print "pop", population
#output
pop = [[1, 3, 5, 2
浏览 5提问于2014-05-19得票数 0
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我有一个dataset，我已经将我的张量重新配置为一个3072大小的线数组。我已经重新配置了有效的数据集和培训数据集。您可以在下面找到有关“我的列车”、“有效数据集”及其形状的所有信息：
训练数据集大小: 3991有效数据集大小: 908个类数:10个样本点云形状: torch.Size(三零七二)
我有一个测试函数，定义如下：
import torch
from sklearn.metrics import accuracy_score
def test(model, test_loader):
# ensure model is in eval mode
mode
浏览 0提问于2022-07-20得票数 2
我正在尝试训练一个CNN模型，在第一个时期之后，我得到了以下错误： ValueError:找到具有0个样本(shape=(0，))的数组，但至少需要1个样本。 看起来像是在抱怨下面这一行： X = onehot.transform(df.iloc[start_index: end_index][['Num1','Num2']])
浏览 31提问于2020-04-08得票数 1
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关于如何整形lstm数据的建议
、、、、
我有一个933个矩阵的时间序列，每个矩阵是一个8x10矩阵。这是我的X(输入)。所以X有形状(933，8，10)。Y(输出)是933个向量的时间序列，每个向量是一个5维向量。所以Y有形状(933，1，5)。
我还可以重塑数据(应该吗？)例如X是( 933，80)，Y是( 933，5)，因为实际上最终它只是一组80个数字中的933个样本用于输入(假设矩阵中有80个像素)，以及一组5个数字中的933个样本用于输出。
我正在写一个CNN-LSTM。我仍然不知道训练/测试的大小，让我们现在假设我想使用所有933个样本进行训练。我的模型是：
model = Sequential()
# define C
浏览 2提问于2020-07-12得票数 1
我正在做一个样本大小为30的项目。我有7个特性预测一个连续变量，我的目标是优化r-值。如果我将train_test_split()的随机种子更改100次，就会得到.6和.9之间的相关系数，并且偶尔会出现负r值。
我该怎么解释呢？对于如此小的数据集和对我的训练数据的随机洗牌，这种变化是否正常？还是发生了什么事？我该如何决定使用哪种种子？
浏览 0提问于2018-04-27得票数 0
我在Biztalk中运行应用程序时遇到问题。它正在处理大量数据，并对SAP进行大量调用(每个输入文件有数千个调用)。问题是，到SQL server的流量比到SAP的流量大10倍。
我怀疑有一些消息被Biztalk持久化到数据库中，这些消息在那个阶段是可以避免或不需要的。
为了提供一些数字，对3个文件的处理为我提供了大约5-6个持久化点/sec和1MB/s到SQL server的流量。
有没有办法查看数据库中持久化的内容和每个消息/对象的大小？
浏览 0提问于2014-06-11得票数 0
1回答
我正在使用来实现HMM。我遵循文档中关于使用from_samples函数的说明，其中一个参数labels应该是：
An array of state labels for each sequence. This is only used in ‘labeled’ training. If used this must be comprised of n lists where n is the number of sequences to train on, and each of those lists must have one label per observation. Default
浏览 13提问于2017-08-10得票数 1
当我运行这段代码时：
feature_names = ["date","shop_id", "item_id", "item_price", "item_cnt_day"]
feature_names
X_train = train[feature_names]
print(X_train.shape)
X_train.head()
X_sales = sales[feature_names]
print(X_sales.shape)
X_sales.head()
from sklearn.model_sel
浏览 0提问于2021-02-09得票数 0
我使用theano函数，并希望使用givens来迭代所有输入样本。代码如下：
index = T.scalar('index')
train_set = np.array([[0.2, 0.5, 0.01], [0.3, 0.91, 0.4], [0.1, 0.7, 0.22],
[0.7, 0.54, 0.2], [0.1, 0.12, 0.3], [0.2, 0.52, 0.1],
[0.12, 0.08, 0.4], [0.02, 0.7, 0.22], [0.71, 0.5, 0
浏览 0提问于2014-05-17得票数 2
我是数据科学和随机森林的新手，当然，在将随机森林应用于(1239，29)数据集之后，我一直试图找到调整的R平方和RMSE。
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_squared_log_error, mean_absolute_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = df.loc[:, df.colu
浏览 6提问于2020-11-04得票数 2
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我正在尝试从一个图中随机选择n个样本。为此，我使用random.sample函数创建了一个名为X的列表，如下所示：
X= random.sample(range(graph.ecount()), numPosSamples)
问题是，当numPosSamples等于graph.ecount()时，我收到以下错误：
ValueError: Sample larger than population
任何帮助都将不胜感激。谢谢
浏览 11提问于2015-04-21得票数 4
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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
train_matrix = vectorizer.fit_transform(train_data['review'])
test_matrix = vectorizer.fit_transform(test_data['review'])
训练LogisticRegressor
from sklearn.linear_model import LogisticRegress
浏览 71提问于2018-06-04得票数 0
我的(Keras)模型有两个不同形状的输入。Keras网站上的说它应该能工作。
我将输入定义如下：
model1 = Model(inputs=[uii, vji], outputs=[decoded,decoded2, prod])
model1.summary()
Model: "model_10"
__________________________________________________________________________________________________
Layer (type) Outpu
浏览 9提问于2020-01-27得票数 0
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我用Nextflow实现了一些NGS数据分析工作流。我在我的一些工作流过程中使用了“配对结束”通道(fromFilePairs方法)。在多个工作流执行之后，我遇到了一个意想不到的问题：--我的示例ID有时会混合在一起，导致发生的进程的输出不准确。我认为这与不确定输入通道问题 ()有关。
让我们假设我将我的工作应用于这些配对的端文件: sample1_R{1,2}.fastq，sample2_R{1,2}.fastq
process Step1 {
input:
tuple pair_ID, file(A) from channelA
tuple pair
浏览 0提问于2020-09-17得票数 2
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用击数预测
、、、、
如果我有一个有1083个样本的训练数据集和一个有79871个样本的测试数据集，那么如何使样本相等呢？我一直在使用SMOTE，但现在我发现了错误。
ValueError: Unknown label type: 'continuous-multioutput'
我的代码：
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn import utils
over_sampler = SMOTE()
print(utils.multiclass.type_of_target(x))
print(utils.multiclas
浏览 8提问于2022-01-29得票数 0
有人能帮我解决这个错误吗？
ValueError :找到样本数不一致的输入变量: 720，53
浏览 4提问于2022-07-16得票数 0
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我有一个大的数据文件，有大约一百万条记录和19个特性(+1目标变量)。由于我无法训练我的RF分类器由于记忆错误(这是一个多类分类约750类)，所以我采取批量学习。模型训练得很好，但是当我运行model.predict命令时，它给出了下面的ValueError
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (231106,628) (231106,620) (231106,628).
我的代码如下：
#Splitting into Dependent and Independent Variables
X= d
浏览 1提问于2020-04-24得票数 2
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我有一个与下表类似的数据集：
预测目标将是“得分”列。我想知道如何将测试集划分为不同的子组，例如1到3之间的分数，或者检查每个子组的准确性。
现在我要做的是：
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
model = tree.DecisionTreeRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
for i in (0,1,2,3,4):
y_new=y_test[(y_test>=i) & (y_test<=i+1)]
浏览 0提问于2019-02-12得票数 1
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我试图使用RandomForestRegressor预测未来冠状病毒病例的数量，但当我试图执行它时，它给了我这样的错误：
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-181-c9a9a8208098> in <module>()
1 test_data = np.arange(260, 367).reshape(-1, 1)
----> 2 rf_regressor_fit_future = rf_regresso
浏览 2提问于2020-09-21得票数 0
我正在使用load_iris数据集，但是输入变量出现了错误。
我导入了数据集，并选择了X和y：
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
x = iris.data
y = iris.target
然后，我把我的数据在火车和测试数据分开：
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.5, train_size=0.5, random_state=1)
最后用所需的模型训练我的数据：
tree = DecisionTre
浏览 5提问于2021-02-10得票数 0
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我正在试着列出去外太空旅行时要带去的重量清单。我试图展示有多少人会来，是这样的：
def flcr():
try:
Value1 = int(input())
except ValueError:
print("That was an incorrect format! Try again.")
flcr()
global x
x = Value1
然后用户必须一个接一个地输入权重。这是我尝试过的：
def enter():
print("How much is each fligh
浏览 0提问于2020-05-02得票数 1
我正在使用keras调谐器来优化超参数:隐藏层、神经元、激活函数和学习率。我有31个输入，32个输出，N个数据样本的时间序列回归问题。
我的原始X_train形状是(N,31)，Y_train形状是(N,32)。我将其转换为keras形状，并重塑X_train和Y_train，如下所示: X_train.shape：(N,31,1) Y_train.shape：(N,32)。
在上面的代码中，X_train.shape(1)是31，Y_train.shape(1)是32。当我使用超参数调整时，它显示ValueError:层lstm_1的输入0与层不兼容:期望的ndim=3，发现ndi
浏览 8提问于2021-04-25得票数 1
2回答
from sys import argv
script, first, second, third = argv
输入第2行后，我得到以下错误：
回溯(最近一次调用)：File ""，第1行，在ValueError中:需要超过一个值才能解包
浏览 3提问于2012-10-05得票数 0
1回答
y_train.shape = (7654,1) y_test.shape =(191，1)
mae = mean_absolute_error(y_train, y_test)给出："ValueError:找到的输入变量与不一致的样本数：7654,1914年“
因此，我试图将y_train重塑为(1,7654)，将y_test重塑为(1,1914)。那能行吗？我试过y_train = y_train.reshape(X.shape[1:])，但那不起作用。
浏览 0提问于2019-12-07得票数 0
我使用Python建立了一个logistic回归模型，并惊讶地发现模型系数的数量与训练样本的大小成正比。
我的培训数据是：
print('Training data is type %s and shape %s' % (type(os_X_train), os_X_train.shape))
和产出：
Training data is type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> and shape (174146, 11)
然后，模型是：
logreg = LogisticRegression(penalt
浏览 0提问于2019-02-04得票数 3
2回答
关于LSTM神经网络，我无法理解批次大小、输入层中的神经元数量与输入中的“变量”或“列”数之间的关系。(假设有一种关系，尽管看到了相反的例子，我还是不明白为什么没有关系)
为了清晰起见，我将使用一个示例来描述我的查询。
让我们假设数据集包含三列输入和一列输出。因此，它将类似于输入变量1输入变量2输入变量3输出变量1
据我所知，LSTM网络的输入层必须有3个神经元对应于每个输入变量。它不能少或多。尽管我看到过像这个答案这样的例子(这似乎描述得很好，但不幸的是，我无法理解)。
现在，让我们说，我们有50行以上的4列。
这对我来说基本上意味着我们有50个样本。如果批次大小是5，那么我们有多少输入神经
浏览 0提问于2018-08-08得票数 5
2回答
我一直在尝试使用，但没有成功。
我有一个形状为(2128,45100)的块状矩阵。每一行都是一个样本，属于3个集群中的一个。
我想测试星系团之间是否存在同质性。
我尝试通过集群过滤我的矩阵，并发送如下所示的参数：
from scipy.stats import levene
levene(matrixAudioData[np.ix_((cutTree == 0).ravel()),:][0],
matrixAudioData[np.ix_((cutTree == 1).ravel()),:][0],
matrixAudioData[np.ix_((cutTree
浏览 7提问于2017-03-06得票数 5
我有一个数据集(图像)，其中的特征已经填充为[n_samples,n_feature]或10,710个样本，每个样本有7个特征。
现在，.predict()需要[n_samples,n_feature]作为输入。我知道样本大小可能会改变，但不能只使用一个特征来预测吗？
基本上，我希望每个样本中只有一个要素在整个森林中运行；因此，在预测时间内，输入应该是n_samples,1
浏览 0提问于2016-10-12得票数 0
2回答
我在我正在使用的代码中发现了类似这样的东西：
[], my_variable = my_function(a, b)
其中，my_function的输出如下：
return some_dict, some_list
这似乎是可行的--系统的单元测试不会失败，但是当我在python控制台上尝试这样做(将字典赋值给"[]")时，它会引发：
ValueError: too many values to unpack
你见过这样的东西吗？如何将字典(或其他内容)赋给空列表常量"[]“？
或者不是，测试遗漏了一些东西。
浏览 0提问于2015-09-09得票数 5
有没有办法在wiki中动态创建表？
Usecase :我正在尝试模仿fitnesse中的soap声纳。SOAP SOANR 1.一旦我们导入wsdl，soap sonar就会为wsdl中的操作生成输入。2.选择一个操作，输入输入，然后执行该操作。3.如果是数组，我们可以选择数组的大小，并在各自的数组中输入值。
第一，我可以使用soapui jars来实现第一点。2.这是我能够使用xmlhttptest fixture实现的
我被困在第三点了。有没有办法在fitnesse中做这件事？(我的想法是从第一点开始，我可以获得每个操作的样本输入，从中我可以知道input.xml中存在数组/复杂类型，但我
浏览 8提问于2016-05-15得票数 0
我想使用Keras来训练带有一批训练数据的多输入神经网络，但是我无法传递一组输入和输出样本来在模型上执行fit或train_on_batch。
我的NN的定义如下：
i1 = keras.layers.Input(shape=(2,))
i2 = keras.layers.Input(shape=(2,))
i3 = keras.layers.Input(shape=(2,))
i_layer = keras.layers.Dense(2, activation='sigmoid')
embedded_i1 = i_layer(i1)
浏览 4提问于2017-07-31得票数 7
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我有一个接受两个值的输入
input1, input2 = input("Enter two types of pizza separate each with a space: ").split()
我注意到，如果我只输入一个值，我的程序就会终止并引发一个ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)。在这种情况下，我是否能够提出我自己的自定义ValueError，而不是终止我的程序，这样它就可以简单地重新提示用户重新输入它了吗？我想我可以用一个while循环来完成这个任务？
这是我的机会。
try:
浏览 9提问于2021-06-10得票数 1
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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:143426
#split the data set into independent (X) and dependent (Y) data sets
X = df.iloc[:,2:31].values
Y = df.iloc[:,1].values
#split the data qet into 75% training and 25% testing
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.25, ra
浏览 15提问于2021-05-16得票数 0
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上下文：
我目前正在使用带有Tensorflow后端的Keras进行时间序列预测，因此，我研究了提供的教程。
在本教程之后，我介绍了fit_generator()方法的生成器。该生成器生成的输出如下(左示例，右目标)：
[[[10. 15.]
[20. 25.]]] => [[30. 35.]] -> Batch no. 1: 2 Samples | 1 Target
---------------------------------------------
[[[20. 25.]
[30. 35.]]] => [[40. 45.]] ->
浏览 0提问于2019-05-21得票数 15
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训练特征，形状(1032，5，5,122880)，进入LSTM层。这将产生"ValueError: Input 0与图层lstm_16不兼容:预期的ndim=3，找到的ndim=2“
1032是训练样本的数量
5x5x122880是训练样本的瓶颈特征
model = Sequential()
model.add(CuDNNLSTM(2048,input_shape=train_final_model.shape[:1))
model.add(Dense(2, activation='sigmoid'))
似乎Keras的ValueError告诉我，在通过LSTM
浏览 21提问于2018-03-05得票数 1
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我有一个包含64列的数据集，我希望找到相互信息、分数或矩阵，以了解所有功能之间的关系。我在sklearn模块mutual_info_score中找到了一个函数，它总是抛出：
ValueError:找到的数组包含0样本(shape=(0，1))，而至少需要1？
有人能指引我吗？另外，如果有人知道更好的方法为整个数据集找到相互信息可以让我知道。
我以numpy数组的形式以参数的形式给出了输入。无论是X还是标签。
from sklearn.feature_selection import mutual_info_classif
epoch1 = pd.read_excel('eegf
浏览 3提问于2019-11-01得票数 2
在我的虚拟数据集中有12个长度为200的向量，每个向量代表一个样本。假设x_train是一个形状为(12, 200)的数组。
当我这样做的时候：
model = Sequential()
model.add(Conv1D(2, 4, input_shape=(1, 200)))
我得到了错误：
ValueError: Error when checking model input: expected conv1d_1_input to have 3 dimensions, but got array with shape (12, 200)
如何正确地调整输入数组的形状？
下面是我更新的脚本：
浏览 0提问于2017-07-08得票数 9
1回答
我正在编写一个C#仿真器，并决定使用CScore输出PCM。当样本大小(对于每个通道)是一个字节时，声音输出是正确的，但是当我将样本大小增加到16位时，声音非常嘈杂。
与该问题相关的一个问题是如何解释这两个字节(它们是有符号的吗？高字节优先？)
这大概是我在做的事：
首先，我生成这样的样本
public void GenerateSamples(int sampleCount)
{
while(sampleCount > 0)
{
--sampleCount;
for(int c = 0; c < _numChannels; ++c)
{
浏览 3提问于2015-12-02得票数 3
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我在这里找到了一些简单的离散傅立叶变换算法的代码：
但是我已经读取了Bins的数量将是样本数量的一半，但这给出了输出数组中的条目数量与输入中的条目数量相同。所以我的问题是，面元大小与样本数量和傅里叶变换大小有何关系？
浏览 16提问于2020-05-17得票数 0
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我用滑雪板进行随机森林分类。现在我想比较不同的描述符集(一个有125个特性，一个有154个特性)。因此，我创建了两个不同的随机森林，但它们似乎相互覆盖，从而导致错误：“模型的特性数量必须与输入匹配。模型n_features为125，输入n_features为154”
rf_std = RandomForestClassifier(n_estimators = 150, max_depth = 200, max_features = 'sqrt')
rf_nostd = RandomForestClassifier(n_estimators = 150, max_depth =
浏览 5提问于2020-03-12得票数 2
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我有一个数据集，我在上面训练CNN模型。我的数据集包含398个样本和330个特征，我使用ExtraTreeclassifier()将特征减少到39个。我用Conv1d创建了一个模型，这很好，但我想用Conv2d创建一个CNN。
如何为Conv2D重塑我的x_train和x_test？
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0],x_train.shape[1],x_train.shape[1],1)
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],x_test.shape[1],x_test.shape[1],1)
结果
浏览 0提问于2020-05-01得票数 0
1回答
我计划有以下设计：
然而，我的代码似乎不起作用：
import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Input, Concatenate
from keras import optimizers
trainX1 = np.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]) # fake training data
trainY1 = np.array([[1],[2],[3],[4]]) # fake label
trainX2 =
浏览 2提问于2018-08-16得票数 1
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如果我知道我的样本大小为449，平均值为81.69，中位数为81.68，第30百分位数为79.43，第90百分位数为85.06，我如何估计分布？
浏览 2提问于2013-11-05得票数 3
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我试图理解引发一个例外--小better.Below是python代码，正如您所看到的，我要求用户输入两个日期。如果用户键入"2022“并点击enter，它将返回带有msg "Not enough values to unpack (expected 2, got 1)"的python ValueError。相反，我想要做的是，如果用户键入年份、月份或日期，那么就不要使用python默认的ValueError。它应该引发一个错误，上面写着“输入的日期不正确，请只输入YYYY DD格式的日期”，并且应该再次显示输入框，以便用户输入正确的日期。我的问题是如何提高可定制的Va
浏览 4提问于2022-07-09得票数 0
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我正在尝试用我从实验中收集的度量数据创建一个简单的散点图。每天，我都会测试多个实验样本，样本数量会有所不同。我正在尝试创建一个散点图，将日期作为x值，并将当天收集的所有实验值作为y值。
到目前为止，我已经尝试了几种方法。
我将保留完整的代码，但这里有一个数据外观的示例：
XVals = ['10-Dec-18', '11-Dec-18']
YVals = [[0.88, 0.78, 0.92, 0.98, 0.91],[0.88, 0.78, 0.92, 0.98]]
由于pyplot希望x和y具有相同的维度，因此我尝试了以下建议
for xe, ye in z
浏览 0提问于2018-12-20得票数 4
2回答
我正在使用库进行单元测试。使用这个库，您不需要手动选择输入，而是定义要测试的完整输入集。然后，假设将从这组样本中寻找破坏函数的输入。这也被称为基于属性的测试。在假设中，这些集合被称为策略。
现在，我想对一个验证某些输入的函数进行单元测试：
GRIDSIZE_FORMAT = "^[0-9]+x[0-9]+$"
CELL_FORMAT = "^[A-Z]+[0-9]+$"
def _validate(gridsize, walls, entrance):
if not re.match(GRIDSIZE_FORMAT, gridsize):
浏览 5提问于2022-04-14得票数 2
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我使用了一个名为trendy.py：的预先创建的代码
代码的某些部分计算的是Max1和Max2 = Min1和Min2
对于我选择的每一家公司，我都会在过去100天的收盘价中提供代码。
对于一些公司来说，代码可以正常工作，但对于一半以上的公司来说，它给了我一个ValueError。
min2 = min(x[(min1 + window):])
ValueError: min() arg is an empty sequence
所以在我看来，min1是问题所在。它无法计算，因此保留为空白。然后一个空序列被输入到min2。
，请您看一看，让我知道您认为是什么引起了这个问题吗？
下面是我作为输入
浏览 0提问于2018-04-29得票数 0
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我正在学习Python机器学习方面的一些基础知识(scikit - learning )，当我试图实现K-最近邻算法时，会出现一个错误: ValueError:查找输入变量，样本数不一致: 426,143个。我不知道该怎么处理。
这是我的密码：
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
cancer = load_breast_canc
浏览 1提问于2017-07-30得票数 0
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