Как исправить изменение набора данных для перекрестной проверки?

Question

x_train:(153347,53) 
x_test:(29039,52) 
y:(153347,) 

Я работаю с sklearn. Для того, чтобы пересечь проверить и изменить свой набор данных я сделал:

x_train, x_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(
x, y, test_size=0.3) 

x_train = np.pad(x, [(0,0)], mode='constant') 
x_test = np.pad(x, [(0,0)], mode='constant') 
y = np.pad(y, [(0,0)], mode='constant') 
x_train = np.arange(8127391).reshape((-1,1)) 
c = x.T 
np.all(x_train == c) 
x_test = np.arange(1510028).reshape((-1,1)) 
c2 = x.T 
np.all(x_test == c2) 
y = np.arange(153347).reshape((-1,1)) 
c3 = x.T 
np.all(y == c3) 

Мое сообщение об ошибке: ValueError: Найдены массивы с противоречивым числом образцов: [2 153347]

Я не уверен, что мне нужно раздуть мой набор данных в этом случае и изменение не работает. Любые идеи о том, как я могу это исправить?

Answer 1

С маленьким мы видим здесь один, я считаю, что вызов cross_validation.train_test_split дампов, потому что длина двух векторов не совпадает. Поэтому для каждого X (кортеж данных, который мы наблюдаем) вам нужен Y (точка данных, которая наблюдается в результате).

По крайней мере, это приводит к ошибке, показанной выше.

Вы должны определенно улучшить формулировку проблемы. Даже очень.

привет, fricke