成功解决ValueError: Shape of passed values is (1, 332), indices imply (1, 1)
成功解决ValueError: Shape of passed values is (1, 332), indices imply (1, 1)
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ValueError: Shape of passed values is (1, 332), indices imply (1, 1)
def XGBR_train(X, y):train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) test_preds = pd.DataFrame({"label": test_y}, index=[1,332])XGBR_model = XGBRegressor(learning_rate=0.03, # 默认0.3n_estimators=100, # 树的个数max_depth=4 )XGBR_model.fit(train_x, train_y)test_preds['y_pred'] = XGBR_model.predict(test_x)XGBR_model_score = metrics.r2_score(test_preds['label'], test_preds['y_pred'])# GridSearchCV和cross_val_score的结果一样
# scores = cross_val_score(XGBR_model, X, y, scoring='r2')
# print(scores)
# gs = GridSearchCV(XGBR_model, {}, cv=3, verbose=3).fit(X, y)return XGBR_model, XGBR_model_score解决思路
值错误：传递值的形状为（1，332），索引表示（1，1）
解决方法
可知，形状为一维数据，所以索引只能在数据的维数范围内，不可超出！
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