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Este artículo realmente lo ayudará si encuentra un error de discrepancia de peso. gramo.Intentó almacenar la peor fuente de datos, como una matriz, en un rango enorme. Su computadora muestra un error ERR: DIMENSION MISMATCH cuando intenta implementar una ejecución que hace referencia a una o más listas de información, posiblemente matrices que no tienen exactamente el tamaño.
gramo.
Antes de hacer esta pregunta, debo informar que he leído detenidamente en lugar de 15 discusiones consecutivas en este foro, cada una de las cuales por alguna razón contiene recomendaciones diferentes, pero tampoco todas ellos pueden probar que tengo razón.
De acuerdo, para esto voy a dividir el texto más importante “Enviar correo no deseado a mi correo electrónico” con todos los datos (originalmente relacionados con el formato CSV) en conjuntos de entrenamiento y calificación en CountVectorizer y su Implementación “Fit_transform” para agregar una persona particular correspondiente a algunas características de recuento de palabras y corpus. extraer letras de él. Luego utilicé MultinomialNB () para encontrar el conjunto de entrenamiento y prever el conjunto de problemas. Aquí está mi manera (simplificada):
de sklearn.feature_extraction.text Valor de CountVectorizerde sklearn.cross_validation significado train_test_splitofrecido por sklearn.naive_bayes Import MultinomialNB# Cargando datos# contiene datos en ambas columnas ('texto', 'objetivo')spam equivale a pd.read_csv ('spam.csv')spam ['target'] implica np.where (spam_data ['target'] == 'spam', 1,0)# Compartir datosX_train, X_test, y_train, y_test significa train_test_split (spam_data ['text'], random_state = 0) spam_data ['target'],# Personaliza vocabulario y compra funciones de conteo de palabrascv equivale a CountVectorizer ()X_traincv corresponde a cv.fit_transform (X_train)X_testcv es igual a cv.fit_transform (X_test)# aprende y predice con MultinomialNBclfNB implica polinomioNB (alfa = 0,1)clfNB.fit (X_traincv, y_train)# muy bien, pero también si predigo cuando X_testcvy_pred = algo.predict (X_testcv)# Python arroja un error: los tamaños sugeridos no coinciden
De otras discusiones, aprendí a (1) usar solo .reinvent () para X_test, o (2) asegurarme de casi todas las líneas del spam original mensaje es usando formato de cadena (sí, individuos), o (3) hacer cero en X_test … Pero no sonaron la campana en primer lugar, y Python nos entregó todos los errores de “discrepancia de tamaño”. Después de la angustia por 4 cargos, sucumbí a Stackoverflow. Realmente agradecería si alguien pudiera explicarme esto excelente. Solo quiero saber que todo está mal con el código de promoción y la forma sencilla de medirlo correctamente.
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Este error ocurre cuando intentas asignar elementos para ayudar a una matriz existente, aun cuando el tamaño de las variables que estás haciendo el esfuerzo de nombrar es incompatible con la última sobresaturación. Por ejemplo, el siguiente fragmento de código arroja 1 error:
En este caso, “A” es unas pocas x 3, que son H. 2 filas encima de esas múltiples columnas. El vector “B” es 1×4, 1 período breve y 4 columnas. En segundo lugar, la instrucción en papel presenta una amenaza de reemplazar la fila “A” con el vector de fila “B”, por lo que cuando eso no es posible, básicamente “B” ofrece 4 columnas y “A” solo devuelve 3 contenidos. Para asignar la segunda fila “A”, posiblemente puede usar un vector de 3 columnas. Por ejemplo
¿Qué es la discrepancia en la magnitud de la asignación subindicada?
Este error ocurre cuando intenta asignar condiciones climáticas a una matriz existente, pero desafortunadamente el tamaño total de las variables que intenta asignar es incompatible con la matriz reciente. Por ejemplo, el siguiente pequeño código realiza este error: Asunto.
Para obtener más información sobre la inclusión en MATLAB, consulte la siguiente página de documentación:
Qué está subindicado ¿No coincide la dimensión de la tarea en Matlab?
Respuesta aceptada Este error suele ser que los clientes intentan asignarle simplemente un vector 1×9 a un cliente potencial de vector de blob (tamaño 1×1). Esto se debe a que en MATLAB una cadena es definitivamente un vector de todos los caracteres: ‘rectángulo’ es cada vector 1×9, pero blob (i) es 1×1.
The Best Way To Troubleshoot Size Mismatch Errors
De Beste Manier Om Fouten Met Niet-overeenkomende Afmetingen Op Te Lossen
Лучший способ устранить ошибки несоответствия размеров
Najlepszy Sposób Na Rozwiązywanie Problemów Z Niezgodnością Rozmiaru
크기 불일치 오류를 해결하는 가장 좋은 방법
Il Modo Migliore Per Risolvere Gli Errori Di Mancata Corrispondenza Delle Dimensioni
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