Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/THL7/software/python/3.8_anaconda_2020.07/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 73, in inner_f return f(**kwargs) File "/THL7/software/python/3.8_anaconda_2020.07/lib/python3.8/site-packages/sklearn/metrics/_regression.py", line 253, in mean_squared_error y_type, y_true, y_pred, multioutput = _check_reg_targets( File "/THL7/software/python/3.8_anaconda_2020.07/lib/python3.8/site-packages/sklearn/metrics/_regression.py", line 85, in _check_reg_targets y_true = check_array(y_true, ensure_2d=False, dtype=dtype) File "/THL7/software/python/3.8_anaconda_2020.07/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 73, in inner_f return f(**kwargs) File "/THL7/software/python/3.8_anaconda_2020.07/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 641, in check_array raise ValueError("Found array with dim %d. %s expected <= 2." ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.如何解决

这个错误是因为您传递给mean_squared_error函数的y_true和y_pred参数的维度超过了2。这个函数只能处理一维或二维的数组。根据您的错误信息，看起来您的y_true或y_pred可能是一个三维数组。您需要检查一下您的数据，确保它们具有正确的维度。

如果您的数据确实是三维的，您需要将它们转换为二维数组才能使用mean_squared_error函数。您可以使用numpy库中的reshape函数来完成这个任务。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 生成随机的三维数组作为示例
y_true = np.random.rand(100, 1, 1)
y_pred = np.random.rand(100, 1, 1)

# 将三维数组转换为二维数组
y_true = y_true.reshape(-1,)
y_pred = y_pred.reshape(-1,)

# 计算MSE和RMSE
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)

print("RMSE: ", rmse)

在这个示例中，我们生成了一个随机的三维数组作为示例。我们使用reshape函数将y_true和y_pred转换为二维数组，然后计算MSE和RMSE。您需要将reshape函数的参数设置为您的数据的正确形状。

相关问题

逐行解释代码>>> 0.1+0.2 0.30000000000000004 >>> 0.3-0.1 0.19999999999999998 >>> 0.1*0.2 0.020000000000000004 >>> 1/0 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ZeroDivisionError: division by zero >>> import math >>> math.sqrt(-1) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: math domain error

这段代码展示了一些常见的 Python 小数和数学运算的问题。首先，0.1 + 0.2 不等于 0.3，因为在计算机中使用二进制表示小数时，会出现精度问题，导致结果略微偏差。同样的，0.3 - 0.1 和 0.1 * 0.2 也存在这样的精度问题。

接下来，当我们尝试进行除以零的运算时，Python 会抛出一个 ZeroDivisionError 异常，因为这是一个不合法的操作。

最后，当我们使用 math 模块的 sqrt() 函数计算负数的平方根时，会得到一个 ValueError 异常，因为该函数只支持计算非负数的平方根。

ImportError: cannot import name 'COMMON_SAFE_ASCII_CHARACTERS' from 'charset_normalizer.constant' (C:\Users\BB\miniconda3\envs\py310_chat\lib\site-packages\charset_normalizer\constant.py) >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/home/featurize/chatglm2-6b", trust_remote_code=True) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'AutoTokenizer' is not defined >>> model = AutoModel.from_pretrained("/home/featurize/chatglm2-6b", trust_remote_code=True, device='cuda') Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'AutoModel' is not defined >>> model = model.eval() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'model' is not defined >>> response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=[]) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'model' is not defined

您遇到的问题是因为缺少必要的导入。您需要正确导入所需的模块和类，才能使用它们。在您的代码中，缺少了对`AutoTokenizer`和`AutoModel`的导入。

您可以尝试添加以下导入语句：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

将这两行代码添加到您的代码开头后，再次运行您的代码，应该就不会出现`NameError`了。请确保您已正确安装了相应的依赖项（如`transformers`）。

如果您仍然遇到其他问题，请提供更多的错误信息和上下文，以便我能够更好地帮助您解决问题。