Error in `[.default`(X, train_idx, ) : incorrect number of dimensions
时间: 2024-02-15 11:02:05 浏览: 23
这个错误通常是因为你使用了不正确的索引方式。在R中,如果你想使用索引来选择数据框的子集,请使用以下语法:
```R
subset <- data[row_indices, col_indices]
```
其中,`row_indices`和`col_indices`分别是行和列的索引。如果你只想选择行或列,则可以在相应的位置使用`-`表示不包括该行或列。例如,要选择数据框中的前三行和所有列,可以使用以下代码:
```R
subset <- data[1:3, ]
```
或者,要选择数据框中的所有行和前三列,可以使用以下代码:
```R
subset <- data[, 1:3]
```
请确保使用正确的行和列索引来选择数据框的子集。
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plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(train_data[0], train_data[1], label='true') plt.plot(train_data.iloc[n_steps:, 0], model_stacked.predict(np.hstack((model_lstm.predict(train_x.reshape((-1, n_steps, len(top_freqs_idx)))), model_svr.predict(train_x[:, low_freqs_idx])).reshape((-1, 1))), label='pred') plt.xlabel('time/h') plt.ylabel('kwh') plt.title('Training Set') plt.legend() plt.show()以上代码报错,解释原因
这段代码缺少了分号 (;) 或者换行符,应该写成这样:
```
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(train_data[0], train_data[1], label='true')
plt.plot(train_data.iloc[n_steps:, 0], model_stacked.predict(np.hstack((model_lstm.predict(train_x.reshape((-1, n_steps, len(top_freqs_idx)))), model_svr.predict(train_x[:, low_freqs_idx])).reshape((-1, 1))), label='pred')
plt.xlabel('time/h')
plt.ylabel('kwh')
plt.title('Training Set')
plt.legend()
plt.show()
```
如果你已经按照上述方式修改了代码,但仍然报错,请将错误信息贴出来,这样我才能更好地帮助你。
if use_KFold: train_data_all = train_data + dev_data + test_data random.shuffle(train_data) K_on = 0 # 记录当前交叉验证的次数 kf = KFold(n_splits=args.crossVali_K, shuffle=True, random_state=520).split(train_data_all) for i, (train_idx, test_idx) in enumerate(kf): K_on += 1 X_train_split, X_test = [train_data_all[i] for i in train_idx], [train_data_all[i] for i in test_idx] random.shuffle(X_train_split) length = len(X_train_split) X_train = X_train_split[0: int(length * 0.8)] X_valid = X_train_split
根据提供的代码片段,这段代码是用于进行交叉验证的循环。下面是对每行代码的解释:
1. `train_data_all = train_data + dev_data + test_data`: 将训练数据集、开发数据集和测试数据集合并为一个整体数据集 `train_data_all`。
2. `random.shuffle(train_data)`: 随机打乱训练数据集 `train_data` 的顺序。
3. `K_on = 0`: 初始化一个变量 `K_on`,用于记录当前进行的交叉验证次数。
4. `kf = KFold(n_splits=args.crossVali_K, shuffle=True, random_state=520).split(train_data_all)`: 使用 `KFold` 函数创建一个交叉验证器,将整体数据集 `train_data_all` 划分成 `args.crossVali_K` 个折叠,并通过设置 `shuffle=True` 和 `random_state=520` 来进行随机化划分。
5. `for i, (train_idx, test_idx) in enumerate(kf)`: 使用 `enumerate` 函数迭代交叉验证器生成的每个折叠的索引和数据集分割。
6. `K_on += 1`: 更新交叉验证次数。
7. `X_train_split, X_test = [train_data_all[i] for i in train_idx], [train_data_all[i] for i in test_idx]`: 根据当前折叠的索引,从整体数据集 `train_data_all` 中提取训练集 `X_train_split` 和测试集 `X_test`。
8. `random.shuffle(X_train_split)`: 随机打乱训练集 `X_train_split` 的顺序。
9. `length = len(X_train_split)`: 获取训练集 `X_train_split` 的长度。
10. `X_train = X_train_split[0: int(length * 0.8)]`: 将训练集 `X_train_split` 的前 80% 部分作为训练数据。
11. `X_valid = X_train_split`: 将训练集 `X_train_split` 的全部作为验证数据。
以上是对提供的代码片段中的每行代码的简要解释。这段代码的目的是进行交叉验证,将整个数据集划分为多个折叠,并在每个折叠上进行模型训练和验证。具体的实现逻辑和功能可能需要查看其他相关代码来确定。