np.vstack的问题

Question

我把我的数据分成训练和测试，然后把训练分成另一个训练集和一个验证集。对于这个新的训练集和验证集，我应用了下面的转换。我正在实现随机森林回归，因此在下一步，我将对这些集合应用转换，并尝试将其合并为一个集合。问题是np.vstack没有返回正确的形状:输出：(2，1) <-应该是(25455,2394) (21636,2394) (3819,2394)

有人能告诉我我做错了什么吗？

Xtrain_rf, Xtest_rf = train_test_split(insurance_data_prep, test_size=0.15, random_state=42)
Xtrain2_rf, Xval_rf = train_test_split(Xtrain_rf, test_size=0.15, random_state=42)

full_transform_rf = ColumnTransformer([
    ("num", StandardScaler(), attributes_num),
    ("cat", OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'), attributes_cat),
])

## fit transform in the train set
Xtrain2_rf_att_prepared = full_transform_rf.fit_transform(Xtrain2_rf_att)
## transform in the validation set
Xval_rf_att_prepared = full_transform_rf.transform(Xval_rf_att)

whole_train_set_attributes_rf = np.vstack((Xtrain2_rf_att_prepared, Xval_rf_att_prepared))
print(whole_train_set_attributes_rf.shape)
print(Xtrain2_rf_att_prepared.shape)
print(Xval_rf_att_prepared.shape)

Answer 1

我试图用我自己的数据集复制您的代码，我遇到的一个问题是您的代码片段中没有定义Xtrain2_rf_att和Xval_rf_att变量。这些是您传递给ColumnTransformer的变量。

我猜在您的例子中，变量是已定义的，但是您真正想要传递给ColumnTransformer的是Xtrain2_rf和Xval_rf。

如果这不能解决您的问题，您是否可以编辑您的问题并添加以下信息：

• insurance_data_prep形状和列(或者them)
• attributes_num和attributes_dat
• clearly中的一些提供来自代码末尾的三个打印语句的输出，而不仅仅是其中的一个

您可能需要使用MRE来替换您的数据帧，我们将看到