output = model(data.x, data.edge_index)[data.train_mask] 这行出现了IndexError: The shape of the mask [2277, 10] at index 1 does not match the shape of the indexed tensor [2277, 5] at index 1问题怎么解决

这个错误通常是由于 `data.train_mask` 的形状不匹配 `data.x` 的形状导致的。这可能是因为 `data.train_mask` 中列的数量与 `data.x` 中列的数量不同。

你可以通过检查 `data.train_mask` 和 `data.x` 的形状来诊断这个问题。你可以使用以下代码打印它们的形状：

print(data.train_mask.shape)
print(data.x.shape)

一旦你确定了问题所在，你可以尝试调整 `data.train_mask` 的形状以匹配 `data.x` 的形状，或者重新生成 `data.train_mask` 以确保它具有相同的列数。

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title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_) IndexError: invalid index to scalar variable.

这个错误的原因是格式化字符串中的`{:.2f}%`位置指定了超过一个参数（即`estimator.intercept_`前面的四个参数），导致索引错误。你可以将格式化字符串中的`{:.2f}%`改为`{:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%`，其中的五个占位符分别对应五个参数。修改后的代码如下所示：

title += "RMSE = {:.2f}, estimator.coef_ = {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, {:.2f}%, estimator.intercept_ = {:.2f}%".format(rmse, estimator.coef_[0][1][2][3], estimator.intercept_[0], estimator.intercept_[1], estimator.intercept_[2], estimator.intercept_[3])

这样就可以正确地将RMSE、回归系数和偏置系数等信息添加到图表的标题中了。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') # 取出特征参数 X = data.iloc[:,2:].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X[:, 0] = scaler.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1)).flatten() #X = scaler.fit_transform(X) #scaler.fit(X) #X = scaler.transform(X) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) test_size = len(X) - train_size train, test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] # 转换为监督学习问题 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back - 1): a = dataset[i:(i + look_back), :] X.append(a) Y.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 12 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) #Y_train = train[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 转换为3D张量 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, batch_size=32) #model.fit(X_train, Y_train.reshape(Y_train.shape[0], 1), epochs=10, batch_size=32) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(12).iloc[:,2:].values #last_month_sales = data.tail(1)[:,2:].values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) last_month_sales = np.reshape(last_month_sales, (1, look_back, 1)) next_month_sales = model.predict(last_month_sales) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales: %.0f' % next_month_sales[0][0]) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((next_month_sales - last_month_sales) ** 2)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse)IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 36 33 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) 34 #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 35 # 转换为3D张量 ---> 36 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) 37 X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 38 # 构建LSTM模型 IndexError: tuple index out of range

这个错误提示是因为在第36行中，X_train数组的维度不符合要求。具体地说，X_train的维度为 (样本数量, 时间步长, 特征数)，而在代码中reshape时将其调整为了 (样本数量, 时间步长, 1)，这表示只有一个特征，但实际上在读取数据时有多个特征。

可能的解决方法是检查数据读取部分是否正确，确保X数组包含了所有的特征，并且在构建数据集和LSTM模型时正确地设置了特征数和时间步长等参数。