Udacity: 作业 3: ValueError: bad input shape (1000, 10)

Posted 2023-03-12

【中文标题】Udacity: 作业 3: ValueError: bad input shape (1000, 10)

【英文标题】：Udacity: Assignment 3: ValueError: bad input shape (1000, 10)

【发布时间】：2016-11-12 20:47:47

【问题描述】：

我正在处理Assignment 3: Regularization。在查看了Github 之后，我尝试自己解决分配问题，但出现运行时错误。请注意，我选择了比链接更小的数据集。

情况是这样的：

print('Training set', train_dataset.shape, train_labels.shape)
print('Validation set', valid_dataset.shape, valid_labels.shape)
print('Test set', test_dataset.shape, test_labels.shape)
#Training set (20000, 784) (20000, 10)
#Validation set (1000, 784) (1000, 10)
#Test set (1000, 784) (1000, 10)

这就是问题所在：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

original_train_labels = train_labels

logit_clf = LogisticRegression(penalty='l2')
logit_clf.fit(train_dataset[:1000,:], original_train_labels[:1000])

运行时给出：

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-4888dc0bbc75> in <module>()
      4 
      5 logit_clf = LogisticRegression(penalty='l2')
----> 6 logit_clf.fit(train_dataset[:1000,:], original_train_labels[:1000])
      7 predicted = logit_clf.predict(test_dataset)
      8 print('accuracy', accuracy((np.arange(num_labels) == predicted[:,None]).astype(np.float32), test_labels), '%')

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/linear_model/logistic.pyc in fit(self, X, y, sample_weight)
   1140 
   1141         X, y = check_X_y(X, y, accept_sparse='csr', dtype=np.float64, 
-> 1142                          order="C")
   1143         check_classification_targets(y)
   1144         self.classes_ = np.unique(y)

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.pyc in check_X_y(X, y, accept_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, multi_output, ensure_min_samples, ensure_min_features, y_numeric, warn_on_dtype, estimator)
    513                         dtype=None)
    514     else:
--> 515         y = column_or_1d(y, warn=True)
    516         _assert_all_finite(y)
    517     if y_numeric and y.dtype.kind == 'O':

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.pyc in column_or_1d(y, warn)
    549         return np.ravel(y)
    550 
--> 551     raise ValueError("bad input shape 0".format(shape))
    552 
    553 

ValueError: bad input shape (1000, 10)

知道如何解决这个问题吗？

【问题讨论】：

***.com/questions/31306390/…

嗯，谢谢@MosesKoledoye，但我不知道应该如何解决我的问题与该链接（请原谅我的无知）。你能帮我吗？ :)

您的输出形状可能不合适。你能打印original_train_labels.shape吗？

@MosesKoledoye 不应该是 (20000, 10) 吗？由于original_train_labels = train_labels。我现在会检查。是的，已确认。

【参考方案1】：

您对 train_labels 使用 one-hot 编码。这意味着它的形状类似于 [1000. 10]，1000 个样本，每个样本有 10 个“列”，其中 1 表示我们正在谈论的类别。它是神经网络所必需的，但来自 sklearn requires 的 Logistics Regression 的形状为 [1000, 1]，这意味着它应该只是 1000 行的向量，并且在每一行中你应该有一个表示目标类的 int .使用 argmax 函数将 one-hot 编码转换为整数，你应该已经准备好了。

【参考方案2】：

Maxim Haytovich 是对的，您的 train_labels 的形状已经改变，您应该在将其重新格式化为 (20000, 10) 之前保留一份火车标签的副本。最初train_labels 的形状为(20000,)，它是一个具有类标签值的向量，例如[1 2 4 3 ..]。逻辑回归需要这些类标签。

当您使用 train_dataset, train_labels = reformat(train_dataset, train_labels) 重新格式化时，train_labels 变为 (20000,10)，而之前的 [1 2 4 3 ...] 变为 [[1 0 0 0 0 ...], [0 1 0 0 ...], [0 0 0 1 0 ...], ...]，这是神经网络所需要的，但不适用于逻辑回归。

然后您分配了original_train_labels = train_labels，这意味着 original_train_labels 的形状与(20000, 10) 相同。所以你会得到错误的类标签形状的值错误。您需要在train_dataset, train_labels = reformat(train_dataset, train_labels) 之前执行步骤original_train_labels = train_labels。检查以下步骤的顺序并相应地更正您的代码gsamaras

original_train_labels = train_labels
...
...
train_dataset, train_labels = reformat(train_dataset, train_labels)
...
...
logit_clf.fit(train_dataset[:1000,:], original_train_labels[:1000])