KNeighborsClassifier .predict（）函數不起作用

我正在從Python中的scikit-learn庫中使用KNeighborsClassifier算法。我遵循了基本的說明將我的數據和標籤分成訓練和測試數據，然後在訓練數據上訓練我的模型。現在我正試圖預測測試數據的準確性，但是會出現錯誤。這是我的代碼：KNeighborsClassifier .predict（）函數不起作用

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 
from sklearn.cross_validation import train_test_split 
from sklearn.metrics import accuracy_score 

data_train, data_test, label_train, label_test = train_test_split(df, labels, 
                   test_size=0.2, 
                   random_state=7) 
mod = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4) 
mod.fit(data_train, label_train) 
predictions = mod.predict(data_test) 

print accuracy_score(label_train, predictions)

錯誤我得到：

ValueError: Found arrays with inconsistent numbers of samples: [140 558]

140的訓練數據的所述部分和558是基於所述test_size測試數據= 0.2（我的數據組是698個樣本）。我驗證了標籤和數據集的大小是698，但是，我得到這個基本上試圖比較測試數據和訓練數據集的錯誤。

有沒有人知道這裏有什麼問題？我應該使用什麼來訓練我的模型和我應該用什麼來預測分數？

謝謝！

來源

2016-10-01 semenoff

您應該計算accuracy_score與label_test，不label_train。您希望將測試集的實際標籤label_test與您的模型的預測predictions進行比較。

來源

2016-10-02 00:44:02 lgaud

謝謝@Igaud！它確實有用！現在，當我在查看文檔時，它很明顯。我碰巧遇到了教程中所犯的錯誤。 – semenoff

您是否試圖通過以下問題解決您的問題？

sklearn: Found arrays with inconsistent numbers of samples when calling LinearRegression.fit()

來源

2016-10-01 21:13:34 toshiro92

謝謝你的建議！我嘗試用以下代碼重塑我的數據： 'label_train = np.reshape（label_train，（len（label_train），1））' 'label_test = np.reshape（label_test，（len（label_test），1）） '' 打印label_train.shape' '打印data_train.shape' '打印data_test.shape' '打印label_test.shape' 這裏是我得到的結果： '（558：1）'' （ 558，2）'' （140，2）'' （140，1）' 並且仍然相同的錯誤： 'ValueError異常：實測值陣列與樣品的不一致數：[140 558]' – semenoff

KNeighborsClassifier .predict（）函數不起作用

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