1次元配列が期待されるときに列ベクトルyが渡されました

私はフィットする必要がありますRandomForestRegressorからsklearn.ensemble。

forest = ensemble.RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters)
model = forest.fit(train_fold, train_y)
yhat = model.predict(test_fold)

このコードは、データの前処理を行うまで常に機能しました（train_y）。エラーメッセージは言う：

DataConversionWarning：1次元配列が予期されていたときに、列ベクトルyが渡されました。例えばravel（）を使用して、yの形状を（n_samples、）に変更してください。

モデル= forest.fit（train_fold、train_y）

以前train_yはSeriesでしたが、現在はnumpy配列です（列ベクトルです）。を適用train_y.ravel()すると、行ベクトルになり、エラーメッセージは表示されず、予測ステップに非常に長い時間がかかります（実際には終了しません...）。

RandomForestRegressor私のドキュメントでは、 この問題を解決するためのアイデアtrain_yとして定義する必要があることがわかりましたy : array-like, shape = [n_samples] or [n_samples, n_outputs]か？

この行を変更します。

model = forest.fit(train_fold, train_y)

に：

model = forest.fit(train_fold, train_y.values.ravel())

編集：

.values配列の値を提供します。（形状：（n、1）

.ravel その配列形状を（n、）に変換します

KNN分類器をトレーニングしようとしたときにも、この状況に遭遇しました。しかし、私が変更した後、警告が消えたようです：
knn.fit(X_train,y_train)
に
knn.fit(X_train, np.ravel(y_train,order='C'))

この行の前に、私は使用しましたimport numpy as np。

私も同じ問題を抱えていました。問題は、ラベルが列形式であるのに列形式であるということでした。使用するnp.ravel()

knn.score(training_set, np.ravel(training_labels))

これで解決することを願っています。

以下のコードを使用してください：

model = forest.fit(train_fold, train_y.ravel())

あなたがまだ以下と同じエラーで平手打ちを得ているなら？

Unknown label type: %r" % y

このコードを使用してください：

y = train_y.ravel()
train_y = np.array(y).astype(int)
model = forest.fit(train_fold, train_y)

これを行う別の方法は、 ravel

model = forest.fit(train_fold, train_y.values.reshape(-1,))

ではneuraxle、あなたは簡単にこの問題を解決することができます：

p = Pipeline([
   # expected outputs shape: (n, 1)
   OutputTransformerWrapper(NumpyRavel()), 
   # expected outputs shape: (n, )
   RandomForestRegressor(**RF_tuned_parameters)
])

p, outputs = p.fit_transform(data_inputs, expected_outputs)

Neuraxleは、ディープラーニングプロジェクトでのハイパーパラメータ調整とAutoMLのためのsklearnのようなフレームワークです。

format_train_y=[]
for n in train_y:
    format_train_y.append(n[0])

Y = y.values [：、0]

Y-formated_train_y

y-train_y