pred, ind = pred.contiguous().view(-1,) ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误通常是由于左侧变量的数量与右侧值的数量不匹配导致的。在这种情况下，左侧变量的数量应该为2，但是右侧的值的数量不足2，因此会引发ValueError异常。这可能是由于pred.contiguous().view(-1,)返回的值的数量不足2导致的。要解决这个问题，您可以尝试检查pred.contiguous().view(-1,)返回的值的数量，并相应地更改左侧变量的数量。

<<示例>>
假设pred.contiguous().view(-1,)返回的值的数量为1，您可以将左侧变量的数量更改为1，如下所示：

ind = pred.contiguous().view(-1,)

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\可信甄别\svm.py", line 64, in <module> ValueError: too many values to unpack (expected 4)

这个错误提示说期望获得4个值，但是实际上提供了过多的值。根据您提供的信息，错误出现在第64行，因此我们需要检查一下这一行的代码。

根据前面的代码和提示，第64行应该是输出tn, fp, fn, tp的语句。出现这个错误的原因可能是混淆矩阵的形状与期望不符，导致解包出现了问题。我们可以在输出之前检查一下混淆矩阵的形状是否正确。

以下是修改后的代码示例：

from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)

# 训练SVM模型
model = svm.SVC(kernel='linear', C=0.1)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算混淆矩阵
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 检查混淆矩阵的形状
print(confusion.shape)

# 输出tn, fp, fn, tp
tn, fp, fn, tp = confusion.ravel()
print('tn:', tn)
print('fp:', fp)
print('fn:', fn)
print('tp:', tp)

运行这段代码后，会输出混淆矩阵的形状。如果形状是(2, 2)，则说明混淆矩阵是一个2x2的矩阵，可以正确解包。如果形状不是(2, 2)，则说明混淆矩阵的形状不正确，需要检查一下代码。

加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values y_pred = nn.predict(X_pred)报错NameError: name 'data_pred' is not defined解决代码

你需要先定义 `data_pred` 变量并赋值，再执行 `X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values` 和 `y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values` 这两行代码。例如：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('train_data.csv')
data_pred = pd.read_csv('predict_data.csv')

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1:].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
input_dim = 13
hidden_dim = 25
output_dim = 1
nn = NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim)
learning_rate = 0.0016
num_epochs = 2000
loss_history = nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs)
plt.plot(loss_history)
plt.title('loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('MSE')

X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values
y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values
y_pred = nn.predict(X_pred)