我正在进行 one-hot 编码并使用 𝜃̂ =((𝕏𝑇𝕏)^−1) * 𝕏𝑇𝕪 来估计 theta。由于冗余,我收到了错误,因此我决定删除有冗余的列。这是在删除列之前:这是我的代码,因为我尝试删除具有冗余的列: def one_hot_encode_revised(data): all_columns = data.columns records = data[all_columns].to_dict(orient='records') encoder = DictVectorizer(sparse=False) encoded_X = encoder.fit_transform(records) df = pd.DataFrame(data=encoded_X, columns=encoder.feature_names_) return df.drop(['day=Fri', 'sex=Male', 'smoker=No', 'time=Dinner'], axis =1)one_hot_X_revised = one_hot_encode_revised(X)输出如下:然后,我使用这个函数根据上面的方程估计 theta:def get_analytical_sol(X, y):"""Computes the analytical solution to our least squares problemParameters-----------X: a 2D dataframe of numeric features (one-hot encoded)y: a 1D vector of tip amountsReturns-----------The estimate for theta"""return np.linalg.inv(X.T * X) * (X.T * y)运行这个:revised_analytical_thetas = get_analytical_sol(one_hot_X_revised, tips)我的错误是: ValueError: 无法强制转换为 DataFrame,形状必须是 (8, 244): 给定 (252, 252)作为参考,提示是这样的:我是否正确地消除了冗余,如果是,为什么仍然有错误?
1 回答
偶然的你
TA贡献1841条经验 获得超3个赞
您在这一行中有一个错误return np.linalg.inv(X.T * X) * (X.T * y)
。你想要做的是矩阵乘法。在 pandas 数据框中,符号*
不用于矩阵乘法。您需要使用@
或dot()
数据框的方法。
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