train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train, label='train') plt.plot(train_predict, label='train predict') plt.plot(y_test, label='test') plt.plot(test_predict, label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 48, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)
时间: 2024-01-27 18:03:31 浏览: 107
这个错误通常是由于数组形状不兼容而导致的。在您的代码中,似乎您正在尝试将形状为(110,1)的数组与形状为(110,4)的数组进行广播操作,从而导致此错误。
您可以尝试使用 `reshape()` 方法来重新调整数组的形状,以确保它们具有兼容的形状。例如,如果您想将形状为(110,1)的数组转换为形状为(110,4)的数组,可以使用以下代码:
```python
train_predict = np.tile(train_predict, (1, 4))
```
这将使用 `tile()` 函数将 `train_predict` 数组沿列方向复制 4 次,以便它的形状变为(110,4)。然后,您可以再次尝试执行广播操作。
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# make predictions train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) # invert predictions train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) Y_train = scaler.inverse_transform([Y_train]) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) Y_test = scaler.inverse_transform([Y_test])
这段代码是用于进行模型预测并反向缩放预测结果的过程:
1. 使用已经训练好的LSTM模型对训练集和测试集进行预测,得到预测结果train_predict和test_predict。
2. 将train_predict和test_predict中的数值反向缩放回原始数值范围,得到反向缩放后的train_predict和test_predict。
3. 同样地,将Y_train和Y_test也反向缩放回原始数值范围,得到反向缩放后的Y_train和Y_test。注意,这里需要将Y_train和Y_test转换成列表类型,然后再进行反向缩放。
train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) y_train = scaler.inverse_transform([y_train]) train_predict = np.tile(train_predict, (1, 4)) #将train_predict复制4次,变为(110,4) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) #进行逆归一化操作 y_train = np.tile(y_train, (1, 4)) #将y_train复制4次,变为(1, 440) y_train = scaler.inverse_transform(y_train.T) #进行逆归一化操作,并将结果reshape为(110,4) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test])报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\cnn测试\cnn改.py", line 47, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (110,1) doesn't match the broadcast shape (110,4)如何修改代码
你需要将y_train的形状变为(110,4),可以使用numpy的reshape()函数。具体修改代码如下:
```
train_predict = model.predict(X_train)
test_predict = model.predict(X_test)
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
y_train = scaler.inverse_transform([y_train])
train_predict = np.tile(train_predict, (1, 4)) #将train_predict复制4次,变为(110,4)
train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) #进行逆归一化操作
y_train = np.tile(y_train, (1, 4)) #将y_train复制4次,变为(1, 440)
y_train = scaler.inverse_transform(y_train.T) #进行逆归一化操作,并将结果reshape为(110,4)
y_train = y_train.reshape(110, 4)
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
y_test = scaler.inverse_transform([y_test])
```
这样修改后,y_train的形状就变为了(110,4),可以进行逆归一化操作了。
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