我遇到了以下错误：

AssertionError: 维度不匹配

我使用PySpark的LinearRegressionWithSGD训练了一个线性回归模型。然而，当我尝试在训练集上进行预测时，得到“维度不匹配”的错误。

值得一提的是：

1. 数据使用StandardScaler进行了缩放，但预测值没有进行缩放。
2. 如代码中所示，用于训练的特征是由PCA生成的。

部分代码如下：

pca_transformed = pca_model.transform(data_std)X = pca_transformed.map(lambda x: (x[0], x[1]))data = train_votes.zip(pca_transformed)labeled_data = data.map(lambda x : LabeledPoint(x[0], x[1:]))linear_regression_model = LinearRegressionWithSGD.train(labeled_data, iterations=10)

预测是错误的来源，我尝试了以下几种方法：

pred = linear_regression_model.predict(pca_transformed.collect())pred = linear_regression_model.predict([pca_transformed.collect()])    pred = linear_regression_model.predict(X.collect())pred = linear_regression_model.predict([X.collect()])

回归权重如下：

DenseVector([1.8509, 81435.7615])

使用的向量如下：

pca_transformed.take(1)[DenseVector([-0.1745, -1.8936])]X.take(1)[(-0.17449817243564397, -1.8935926689554488)]labeled_data.take(1)[LabeledPoint(22221.0, [-0.174498172436,-1.89359266896])]

回答：

这有效：

pred = linear_regression_model.predict(pca_transformed)

pca_transformed的类型是RDD。

该函数对RDD和数组的处理方式不同：

def predict(self, x):    """    Predict the value of the dependent variable given a vector or    an RDD of vectors containing values for the independent variables.    """    if isinstance(x, RDD):        return x.map(self.predict)    x = _convert_to_vector(x)    return self.weights.dot(x) + self.intercept

当使用简单的数组时，可能会出现维度不匹配的问题（如上面的错误）。

可以看出，如果x不是RDD，它会被转换为向量。问题是，除非你使用x[0]，否则点积不会工作。

以下是重现错误的代码：

j = _convert_to_vector(pca_transformed.take(1))linear_regression_model.weights.dot(j) + linear_regression_model.intercept

这可以正常工作：

j = _convert_to_vector(pca_transformed.take(1))linear_regression_model.weights.dot(j[0]) + linear_regression_model.intercept