Как разрешить «IndexError: слишком много индексов для массива»

Question

Мой код ниже дает мне следующую ошибку: «IndexError: слишком много индексов для массива». Я совершенно не знаком с машинным обучением, поэтому я не знаю, как это решить. Любая помощь будет оценена по достоинству.

train = pandas.read_csv("D:/...input/train.csv") 


xTrain = train.iloc[:,0:54] 
yTrain = train.iloc[:,54:] 


from sklearn.cross_validation import cross_val_score 
clf = LogisticRegression(multi_class='multinomial') 
scores = cross_val_score(clf, xTrain, yTrain, cv=10, scoring='accuracy') 
print('****Results****') 
print(scores.mean()) 

Answer 1

Код ошибки, который вы получаете, в основном говорит о том, что вы объявили содержимое для своего массива, который ему не подходит. Я не вижу объявления вашего массива, но я предполагаю, что это одномерное, и программа возражает против вас, рассматривая его как двухмерную.

Просто проверьте, что ваши объявления верны, а также проверьте код, напечатав значения после того, как вы установили их, чтобы проверить, что они предназначены для вас.

Есть несколько существующих вопросов на эту тему уже так я буду просто связать тот, который мог бы быть полезным здесь: IndexError: too many indices. Numpy Array with 1 row and 2 columns

Answer 2

Вы получаете эту ошибку, потому что вы делаете целевой массив «у» 2- D, который на самом деле должен быть 1-D, чтобы пройти функцию перекрестной проверки.

Эти два случая различны:

1. y=numpy.zeros(shape=(len(list),1)) 
2. y=numpy.zeros(shape=(len(list))) 

Если вы объявляете у нравится случай 1, то у становится 2-D. Но вам нужен 1-D массив, следовательно, использовать случай 2.