誰能解釋為什么顯示錯誤它說需要 2d 但給出的是 1d 但 pandas 系列是 1d 正確的任何人都可以解釋

Question

my_train_list = {"area": [1000,2000,3000,4000,5000], "price":[1000000,2000000,3000000,4000000,5000000]}

my_df = pd.DataFrame(my_train_list)

my_x = my_df['area']
my_y = my_df.price

my_lin_pre = linear_model.LinearRegression()
my_lin_pre.fit([my_x], my_y)

誰能解釋為什么它說它說需要二維數組給定一維數組但pandas中的系列是一維的錯誤

誰能解釋一下如何解決這個問題？

Answer 1

Scikit-learn 估計器和轉換器除了 2D 陣列。 您的輸入應該是一個特征數組（其中每個特征本身就是一個數組）。

您可以執行以下操作來修復您的代碼：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = my_df[['area']]
y = my_df.price

model = LinearRegression()
model.fit(X, Y)

這里的技巧是my_df[['area']]將返回pd.DataFrame (2D) 而不是pd.Series (1D)