Python sklearn（错误输入形状）值错误

我是ML和sklearn的新手。我尝试在一个数据集上使用GaussianNB，该数据集包含

X\u-train[2500800]

，

Y\u-train[2500,8]

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
clf = GaussianNB()
clf.fit(X, Y)

在运行程序时，它会显示

ValueError:输入形状不正确（2500,8）

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如何将

Y\u-train[2500,8]

转换为

Y\u-train[2500,1]

？

OP使用的是一个热编码器，因此fit函数无法与数组一起工作@Ishant Mrinal建议这样做

Y_train = np.argmax(Y_train, axis=1)

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这将允许您将一个热编码传递到fit函数。

您的数据是什么？您是否有具有

800

功能的

2500

样本？这是多标签分类吗？i、 一个样本可以有多个y标签（从这8个标签中），或者每个都只有一个标签？好吧，如果标签是

ont\u hot

格式，只需执行

y\u train=np.argmax（y\u train，axis=1）

@fateh您使用的是哪种分类器？高斯B？如果是，则它本身不支持二维

y

。您需要使用将多标签问题简化为多个二进制问题，或者使用支持多标签情况的不同算法。看见如果您提供更多详细信息（最好是在新问题中）会更好。sklearn中的@fateh

LogisticRegression

不直接支持多标签，因为它不在我链接的页面的“

support multilabel

”标题下。因此，您只能为此使用OneVsRestClassifier。