sklearn Regressione logistica "ValueError: Found array con dim 3. Stimatore previsto <= 2"

Question

Tento di risolvere questo problema 6 in questo notebook. La domanda è di formare un modello semplice su questi dati usando 50, 100, 1000 e 5000 campioni di addestramento usando il modello LogisticRegression di sklearn.linear_model. https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/udacity/1_notmnist.ipynb

lr = LogisticRegression() 
lr.fit(train_dataset,train_labels) 

Questo è il codice che cercando di fare e mi darà l'errore. ValueError: Found array con dim 3. Stimatore previsto < = 2.

Qualche idea?

Answer 1

scikit-learn prevede 2d array num per il set di dati di addestramento per una funzione fit. Il set di dati che stai trasmettendo è un array 3d di cui hai bisogno per rimodellare l'array in un 2d.

nsamples, nx, ny = train_dataset.shape 
d2_train_dataset = train_dataset.reshape((nsamples,nx*ny))