删除n_features参数后,显示错误:ValueError: Size of each quantile should be size of p: received 1, but expected 8.
时间: 2023-11-22 20:52:14 浏览: 454
python3.7解决最小二乘遇到ValueError:Expected 2D array, got 1D array instead: array=[5.].关于reshape和predict
这个错误是由于你已经指定了分位数的数量 `n_quantiles`,但是没有指定每个特征应该分成的分位数数量 `n_features`,导致算法无法确定每个特征应该分成多少个分位数。
你可以通过以下两种方式来解决这个问题:
1. 指定 `n_features` 参数并且删除 `n_quantiles` 参数。例如,将 `QuantileTransformer(n_quantiles=8)` 更改为 `QuantileTransformer(n_features=8)`。
2. 同时指定 `n_features` 和 `n_quantiles` 参数,并确保它们的值相等。例如,将 `QuantileTransformer(n_quantiles=8, n_features=8)`。
请注意,第二种方法可能会导致数据变形,因为某些特征可能会被分成更多或更少的分位数,以便满足 `n_quantiles=n_features` 的限制。
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