Erreur train_test_split (): variables d'entrée trouvées avec un nombre d'échantillons incohérent


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Assez nouveau pour Python mais construisant mon premier modèle RF basé sur certaines données de classification. J'ai converti toutes les étiquettes en données numériques int64 et chargé dans X et Y en tant que tableau numpy, mais je rencontre une erreur lorsque j'essaie de former les modèles.

Voici à quoi ressemblent mes tableaux:

>>> X = np.array([[df.tran_cityname, df.tran_signupos, df.tran_signupchannel, df.tran_vmake, df.tran_vmodel, df.tran_vyear]])

>>> Y = np.array(df['completed_trip_status'].values.tolist())

>>> X
array([[[   1,    1,    2,    3,    1,    1,    1,    1,    1,    3,    1,
            3,    1,    1,    1,    1,    2,    1,    3,    1,    3,    3,
            2,    3,    3,    1,    1,    1,    1],
        [   0,    5,    5,    1,    1,    1,    2,    2,    0,    2,    2,
            3,    1,    2,    5,    5,    2,    1,    2,    2,    2,    2,
            2,    4,    3,    5,    1,    0,    1],
        [   2,    2,    1,    3,    3,    3,    2,    3,    3,    2,    3,
            2,    3,    2,    2,    3,    2,    2,    1,    1,    2,    1,
            2,    2,    1,    2,    3,    1,    1],
        [   0,    0,    0,   42,   17,    8,   42,    0,    0,    0,   22,
            0,   22,    0,    0,   42,    0,    0,    0,    0,   11,    0,
            0,    0,    0,    0,   28,   17,   18],
        [   0,    0,    0,   70,  291,   88,  234,    0,    0,    0,  222,
            0,  222,    0,    0,  234,    0,    0,    0,    0,   89,    0,
            0,    0,    0,    0,   40,  291,  131],
        [   0,    0,    0, 2016, 2016, 2006, 2014,    0,    0,    0, 2015,
            0, 2015,    0,    0, 2015,    0,    0,    0,    0, 2015,    0,
            0,    0,    0,    0, 2016, 2016, 2010]]])

>>> Y
array(['NO', 'NO', 'NO', 'YES', 'NO', 'NO', 'YES', 'NO', 'NO', 'NO', 'NO',
       'NO', 'YES', 'NO', 'NO', 'YES', 'NO', 'NO', 'NO', 'NO', 'NO', 'NO',
       'NO', 'NO', 'NO', 'NO', 'NO', 'NO', 'NO'], 
      dtype='|S3')

>>> X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.3)

Traceback (dernier appel le plus récent):

  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/cross_validation.py", line

2039, dans train_test_split arrays = indexable (* arrays) File "/Library/Python/2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", ligne 206, dans indexable check_consistent_length (* result) File "/ Library / Python / 2.7 / site-packages / sklearn / utils / validation.py ", ligne 181, dans les échantillons check_consistent_length":% r "% [int (l) pour l en longueurs])

ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [1, 29]

À l'avenir, veuillez publier vos questions de programmation sur stackoverflow . Ce Q&A concerne la science des données, pas la programmation.
Ricardo Cruz

Réponses:


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Vous rencontrez cette erreur parce que votre Xet Yn'ont pas la même longueur (ce qui est train_test_splitrequis), c'est-à-dire X.shape[0] != Y.shape[0]. Compte tenu de votre code actuel:

>>> X.shape
(1, 6, 29)
>>> Y.shape
(29,)

Pour corriger cette erreur:

  1. Supprimer la liste supplémentaire à l' intérieur de np.array()la définition Xou de supprimer la dimension supplémentaire après avec la commande suivante: X = X.reshape(X.shape[1:]). Maintenant, la forme de Xsera (6, 29).
  2. Transposer Xen exécutant X = X.transpose()pour obtenir un nombre égal d'échantillons dans Xet Y. Maintenant, la forme de Xsera (29, 6) et la forme de Ysera (29,).

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Incroyable, cela a fonctionné pour moi! Merci Tuomastik! J'apprécie vraiment les conseils :)
josh_gray

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Train_test_split n'attend-il pas les deux Xet Yune liste de même longueur? Votre X a une longueur de 6 et Y a une longueur de 29. Peut-être essayez de convertir cela en trame de données pandas (avec une dimension 29x6) et réessayez?

Compte tenu de vos données, il semble que vous ayez 6 fonctionnalités. Dans ce cas, essayez de convertir votre Xpour avoir 29 lignes et 6 colonnes. Passez ensuite cette trame de données à train_test_split. Vous pouvez convertir votre liste en dataframe en utilisant pd.DataFrame.from_records.


Merci pour l'aide Sal! Tu as raison, je devais juste le convertir aux mêmes longueurs. Ma forme X était (1, 6, 29) et ma forme Y était (29,). Je devais juste les remodeler et tout a bien fonctionné pour moi :)
josh_gray
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