ValueError: labels_true must be 1D: shape is (150, 1)

这个错误通常表示你传递给函数的参数labels_true是一个二维数组，而函数期望的是一个一维数组。你需要检查一下你的代码和数据，确保labels_true是一个形状为(150,)的一维数组，而不是(150,1)的二维数组。你可以使用numpy中的ravel()函数将其转换为一维数组。例如，如果你的labels_true是一个二维数组a，你可以使用以下代码将其转换为一维数组：

import numpy as np
labels_true = np.ravel(a)

相关问题

ValueError: feature_names must be unique

这个错误通常是由于在使用特征工程时，特征名称不唯一导致的。在特征工程中，我们经常会对原始特征进行转换和组合，生成新的特征，如果新的特征名称与原始特征名称重复了，就会出现这个错误。

为了解决这个问题，你需要在进行特征工程时，确保生成的新特征名称与原始特征名称不重复。你可以通过检查特征名称列表，找出重复的特征名称，然后进行修改或删除，确保每个特征的名称都是唯一的。

另外，一些机器学习算法也要求特征的名称唯一，如果你的特征名称不唯一，可能会导致算法出错。因此，在进行机器学习任务时，也需要确保特征名称的唯一性。

ValueError: out_channels must be divisible by groups

这个错误通常是在使用卷积神经网络时出现的，出现的原因是你定义了一个组卷积（group convolution），但是你指定的输出通道数（out_channels）不能被组数（groups）整除。

解决这个问题的方法是重新计算输出通道数，使其可以被组数整除。例如，如果你定义了一个组卷积，组数为2，输出通道数为10，那么每个组的输出通道数应该为5（10/2=5）。

以下是一个示例代码，展示如何正确地定义组卷积：

import torch.nn as nn

# 定义一个组卷积，组数为2，输入通道数为3，输出通道数为10
conv = nn.Conv2d(3, 10, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=2)

# 计算每个组的输出通道数
out_channels = conv.out_channels
groups = conv.groups
assert out_channels % groups == 0
out_channels_per_group = out_channels // groups
print("每个组的输出通道数：", out_channels_per_group)