test_pred_inv = inverse_transform(test_pred)，报错ValueError: non-broadcastable output operand with shape (426,1) doesn't match the broadcast shape (426,5)，怎么修改

这个错误通常表示你正在尝试将形状为（426,1）的数组与形状为（426,5）的数组进行广播操作，但是它们的形状不兼容，因此引发了错误。这个问题通常出现在使用NumPy进行数组操作时。

根据你提供的上下文，我猜测这个错误可能是由于`inverse_transform`函数返回的形状不正确，导致在与另一个形状为（426,5）的数组进行广播操作时引发了错误。为了解决这个问题，你需要检查`inverse_transform`函数的输出形状，并确保它与输入形状相同。

下面是一个可能的修改：

# 定义函数，将预测结果转换为原始范围
def inverse_transform(y_pred):
    y_pred_inv = scaler.inverse_transform(y_pred)
    return y_pred_inv.reshape(y_pred_inv.shape[0], 1)

在这个修改中，我们使用`reshape`函数将`y_pred_inv`数组的形状更改为（426,1），以便与`test_data_Y`数组进行广播操作。

如果这个修改仍然无法解决问题，请提供更多上下文和代码，以便我可以更好地帮助你解决这个问题。

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报错：Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\PycharmProjects\pythonProject\PPP检验.py", line 54, in <module> y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred) File "C:\Users\admin\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (67,1) doesn't match the broadcast shape (67,4)

这个报错是因为 `y_pred` 的形状为 `(67, 1)`，而 `scaler.inverse_transform()` 函数期望的形状是 `(67, 4)`。这意味着你的 `scaler` 对应的训练数据集中有 4 个特征，但是你的测试数据只有一个特征。

解决这个问题的方法是，你需要将测试数据集的特征数扩展到 4。你可以通过添加一些额外的特征来完成这个任务。具体来说，你可以将 `y_pred` 复制 3 次，然后将这 4 个特征合并在一起组成一个 `(67, 4)` 形状的数组，然后再将这个数组传递给 `scaler.inverse_transform()` 函数。这样就可以避免这个报错了。

y_test_pred=model(x_test) y_test_pred=y_test_pred.numpy() y_test=y_test.numpy() y_test_pred=pd.DataFrame(y_test_pred) y_test=pd.DataFrame(y_test) dfy=pd.concat([y_test,y_test_pred],axis=1) print(dfy) dfy.to_csv('resulty.csv')

这个代码段的作用是将机器学习模型对测试集的预测结果和真实结果进行比较，并将比较结果以 CSV 文件的形式保存下来。具体来说，代码首先用训练好的模型对测试集进行预测，然后将预测结果从 Tensor 类型转换为 Numpy 数组类型，接着将预测结果和测试集的真实结果分别转换为 Pandas DataFrame 类型，并将它们进行列方向上的拼接。最后，将拼接后的 DataFrame 保存为 CSV 文件。