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Mise à jour
Cet article pourrait très bien vous aider si vous rencontrez une erreur de non-concordance des tailles. g.Vous avez essayé de stocker la source de données inappropriée, telle qu’un tableau, dans chaque plage. Votre ordinateur affiche une erreur ERR: DIMENSION MISMATCH lorsque vous essayez d’implémenter un établissement qui référence une ou plusieurs listes d’informations ou des matrices qui ne sont pas exactement de la même taille.
g.
Avant de poser cette question, je dois signaler que j’ai lu attentivement 15 discussions consécutives complètes sur ce forum, chacune contenant pour une raison différente des recommandations, mais néanmoins pas toutes peut prouver que j’ai raison.
D’accord, parPour cela, je vais diviser le texte très “Spam mon e-mail” avec toutes les données (à l’origine au format CSV) en ensembles de formation et de notation qui ont CountVectorizer et son Implémentation “Fit_transform” pour ajouter le correspondant à certains corpus et le comptage de mots comprend. en extraire des lettres. Ensuite, j’ai utilisé MultinomialNB() pour trouver l’ensemble d’apprentissage et prévoir l’ensemble des problèmes. Voici mon logiciel (simplifié) :
de sklearn.feature_extraction.text Valeur CountVectorizerde sklearn.cross_validation significatif train_test_splitproposé par sklearn.naive_bayes Import MultinomialNB# Chargement des données# contient des données dans les deux colonnes ('texte', 'cible')spam implique pd.read_csv ('spam.csv')spam ['target'] implique np.where (spam_data ['target'] == 'spam', 1,0)# Partager des donnéesX_train, X_test, y_train, y_test représente train_test_split (spam_data ['text'], random_state = 0) spam_data ['target'],# Personnalisez le vocabulaire et achetez des fonctionnalités de comptage de motscv implique CountVectorizer ()X_traincv correspond à cv.fit_transform (X_train)X_testcv est égal à cv.fit_transform (X_test)# apprendre et prédire avec MultinomialNBclfNB implique polynomialNB (alpha = 0,1)clfNB.fit (X_traincv, y_train)# tellement bien, même si je prédis quand X_testcvy_pred = algo.predict (X_testcv)# Python renvoie une erreur : les tailles suggérées ne correspondent pas
Dès les premières discussions, j’ai appris à (1) utiliser uniquement .convert () pour X_test, ou (2) m’assurer que presque chaque ligne du message de spam d’origine est avec un format de chaîne (oui, des individus), ou (3) faire pratiquement sur X_test … Après avoir eu des problèmes pour 4 chefs d’accusation, j’ai succombé à Stackoverflow. J’apprécierais vraiment que quelqu’un puisse m’expliquer. Je veux juste savoir ce qui ne va pas avec le code promo et précisément comment le mesurer correctement.
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Cette erreur se produit lorsque vous essayez d’affecter des éléments pour aider un tableau existant, mais la taille des variables que vous commencez à nommer est incompatible avec la sursaturation courante. Par exemple, l’extrait de code suivant renvoie l’erreur particulière :
Dans ce cas, “A” est deux ou trois x 3, ce qui correspond à H. 2 lignes et par conséquent plusieurs colonnes. Le vecteur “B” est 1×4, 1 ligne et 4 colonnes. Deuxièmement, l’instruction papier tente de remplacer la ligne “A” par le vecteur de ligne “B” dans lequel cela n’est pas possible, fondamentalement “B” obtient 4 colonnes et “A” ne renvoie que 3 messages. Pour affecter la deuxième ligne “A”, vous utilisez un vecteur à 3 colonnes. Par exemple
Qu’est-ce que la non-concordance des spécifications d’affectation en indice ?
Cette erreur se produit lorsque vous essayez d’affecter des conditions météorologiques à un tableau existant, malheureusement la taille totale des variables que vous essayez d’attribuer est incompatible avec le tableau immédiat. Par exemple, le petit code suivant renvoie cette erreur : Subject.
Pour plus d’informations sur le référencement dans MATLAB, consultez la page de documentation suivante :
Ce qui est en indice incompatibilité de dimension de tâche dans Matlab ?
Réponse acceptée Cette erreur nécessite que les clients essaient d’attribuer un vecteur 1×9 digne de confiance à une phase vectorielle blob (taille 1×1). En effet, dans MATLAB, une chaîne est certainement un vecteur de tous les caractères : « rectangle » est votre propre vecteur 1×9, mais blob (i) est 1×1.
The Best Way To Troubleshoot Size Mismatch Errors
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