一下代码会报错,请帮我修改q=X1[:2922] w=X2[:2922] e=X3[:2922] r=X4[:2922] t=X5[:2922] p=X6[:2922] u=X7[:2922] x=np.array(q,w,e,r,t,p,u) y=np.array(Y[:2922])
时间: 2023-12-02 20:06:27 浏览: 33
在这段代码中,你需要将七个变量按照正确的方式组合成一个数组。可以按照以下方式来编写这段代码:
``` python
import numpy as np
q = X1[:2922]
w = X2[:2922]
e = X3[:2922]
r = X4[:2922]
t = X5[:2922]
p = X6[:2922]
u = X7[:2922]
x = np.column_stack((q, w, e, r, t, p, u))
y = np.array(Y[:2922])
```
在这里,我们使用了`np.column_stack`函数将七个变量按列方向堆叠起来,形成一个`(2922, 7)`的数组,然后将其赋值给变量`x`。另外,我们还将`Y`数组的前2922个元素赋值给变量`y`。
相关问题
def fitness(self, ind_var): X = X_train y = y_train """ 个体适应值计算 """ x1 = ind_var[0] x2 = ind_var[1] x3 = ind_var[2] if x1==0:x1=0.001 if x2==0:x2=0.001 if x3==0:x3=0.001 clf = xgb.XGBRegressor(max_depth=int(x1),learning_rate=x2,gamma=x3) clf.fit(X, y) predictval=clf.predict(X_test) print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test,predictval)) # R2 return metrics.r2_score(y_test,predictval)
这段代码是一个遗传算法中的适应度函数,用于计算每个个体的适应度值。其中,使用了XGBoost回归模型来进行预测。具体来说,该函数接收一个个体的变量值作为输入,包括三个变量:max_depth、learning_rate和gamma。然后,该函数根据这三个变量值构建一个XGBoost回归模型,并使用模型对测试数据进行预测。最后,该函数返回预测值的R2得分作为该个体的适应度值。
值得注意的是,该代码中对变量 x1、x2、x3 进行了一个小处理,即在判断它们是否等于0时,将它们的值修改为0.001。这是因为在XGBoost模型中,这三个参数的值不能为0,否则会导致报错。
x=np.array((q,w,e,r,t,p,u)) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was (7, 2922) + inhomogeneous part.按照你的方法修改之后报错
这个错误通常是因为你传递给 `numpy.array()` 函数的参数中包含了长度不一致的序列(sequence),导致函数无法正确创建多维数组。具体来说,你在组合特征数据时,可能出现了长度不一致的情况,导致 `numpy.array()` 函数无法将其转换为二维数组。
要解决这个问题,你需要检查一下每个特征数据的长度是否一致。可以使用 `len()` 函数获取每个特征数据的长度,并对比它们是否相等。如果存在长度不一致的情况,需要将所有特征数据的长度统一。
以下是一个可能的修改方案:
```
q = X1[:2922]
w = X2[:2922]
e = X3[:2922]
r = X4[:2922]
t = X5[:2922]
p = X6[:2922]
u = X7[:2922]
# 检查每个特征数据的长度
if len(q) != len(w) or len(q) != len(e) or len(q) != len(r) or len(q) != len(t) or len(q) != len(p) or len(q) != len(u):
# 如果长度不一致,可以将所有特征数据的长度统一为最小长度
min_len = min(len(q), len(w), len(e), len(r), len(t), len(p), len(u))
q = q[:min_len]
w = w[:min_len]
e = e[:min_len]
r = r[:min_len]
t = t[:min_len]
p = p[:min_len]
u = u[:min_len]
x = np.array((q, w, e, r, t, p, u))
y = np.array(Y[:len(q)])
```
在这个修改后的代码中,我们首先检查了每个特征数据的长度是否一致。如果存在长度不一致的情况,我们将所有特征数据的长度统一为最小长度。然后,我们使用 `numpy.array()` 函数将特征数据组合成一个二维数组 `x`,并使用 `len(q)` 获取标签数据 `Y` 的长度。这样,就可以正确地创建多维数组,并避免出现长度不一致的错误。
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