Многомерная множественная линейная регрессия с использованием Sklearn

Shimil спросил: 31 июля 2018 в 09:41 в: python

Я хочу подготовить линейную модель Y = M_1*X_1 + M_2*X_2 с помощью sklearn с многомерными вводами и выводами (например, векторами). Я попробовал следующий код:

from sklearn import linear_model
from pandas import DataFrame x1 = [[1,2],[2,3],[3,4]]
x2 = [[1,1],[3,2],[3,5]]
y = [[1,0],[1,2],[2,3]]
model = {
    'vec1': x1,
    'vec2': x2,
    'compound_vec': y}df = DataFrame(model, columns=['vec1','vec2','compound_vec'])
x = df[['vec1','vec2']].astype(object)
y = df['compound_vec'].astype(object)
regr = linear_model.LinearRegression()
regr.fit(x,y)

Но я получаю следующую ошибку:

regr.fit(x,y)
 ...
array = array.astype(np.float64)
ValueError: setting an array element with a sequence.

Кто-нибудь знает, что не так с кодом ? и если это правильный способ обучения Y = M_1*X_1 + M_2*X_2?


0 ответов