ValueError: 所有输入数组必须具有相同数量的维度

我正在尝试使用onehotencoder来转换我的分类数据,但是我在这一步遇到了问题:

X = transformer.fit_transform(X)

我不确定我错过了什么,因为我对Python不太熟悉,感谢任何愿意帮助的人,谢谢!

这是数据集:Data.csv

我正在尝试转换国家列

这是错误信息:

ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 1 dimension(s) and the array at index 1 has 2 dimension(s)

回答:

检查你的csv文件,如果它看起来和下面这个完全一样:

Country,Age,Salary,Purchased    France,44,72000,No    Spain,27,48000,Yes    Germany,30,54000,No    Spain,38,61000,No    Germany,40,nan,Yes    France,35,58000,Yes    Spain,nan,52000,No    France,48,79000,YesGermany,50,83000,NoFrance,37,67000,Yes    

我运行了你的代码,没有遇到任何错误,尽管从sklearn中得到了一些警告

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注