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所以我在对面板数据运行随机森林回归时遇到了一些麻烦。
目前的数据是这样的：
我想进行随机森林回归，它根据我拥有的变量随时间预测每个 ID 的 KwH。 我使用以下代码将我的数据拆分为训练和测试样本：
from sklearn.model_selection import train_test_split
X = df[['hour', 'day', 'month', 'dayofweek', 'apparentTemperature',
'summary', 'household_size', 'work_from_home', 'num_rooms',
'int_in_renew', 'int_in_gen', 'conc_abt_cc', 'feel_abt_lifestyle',
'smrt_meter_help', 'avg_gender', 'avg_age', 'house_type', 'sum_insul',
'total_lb', 'total_fridges', 'bigg_apps', 'small_apps',
'look_at_meter']]
y = df[['KwH']]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
然后我希望训练我的模型并针对测试样本对其进行测试，但是我不确定如何执行此操作。 我试过这个代码：
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rfc = RandomForestRegressor(n_estimators=200)
rfc.fit(X_train, y_train)
但是我收到以下错误消息：
当需要一维数组时，会传递列向量 y。 请将 y 的形状更改为 (n_samples,)，例如使用 ravel()。
我不确定错误是否从根本上与我的数据排列方式或我做随机森林的方式有关，因此对此有任何帮助，然后在之后针对测试样本测试数据将不胜感激。
提前致谢。
简单地将y = df[['KwH']]切换到y = df['KwH']或y = df.KwH应该可以解决这个问题。
这是因为scikit-learn不希望y是一个数据帧，而精确地选择带有双[[...]]列会返回一个数据帧。
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