Python
1train_features = [a,b,c,d,e,f,g,h] 2train_labels = [0,0,0,1,1,1,1,1] 3print(a) 4forest = RandomForestRegressor() 5forest.fit(train_features, train_labels)
[array([ 60591.73982005, 58197.76351721, 56296.0835553 , 54240.9458637 , 52279.06002736, 50737.07231136, 49373.12782102, 47200.16989025, 45885.07458229, 44284.2509697 , 43030.48885978, 42229.99134374, 40724.80017384, 39668.2402867 , 38874.06966223, 37607.28921986, 36981.31314736, 36165.84260167])]
説明変数aは以上のような多次元配列で学習させようとしました。
しかし、以下のようなエラーがでました。
ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.
主成分分析などで説明変数の次元削減を行ってから学習する必要があるのでしょうか。
よろしくお願いいたします。
あなたの回答
tips
プレビュー