对于大小为1的轴0，python附加错误索引1超出了界限。

Question

我使用sklearn并希望看到param C，因为我的模型看起来是overfitting.So，我这样做：

weightes,params = [],[]

for c in np.arange(-5,5):
    lr = LogisticRegression(C=10**c,random_state=0,n_jobs=-1)
    lr.fit(trainDataX,trainDataY)
    weightes.append(lr.coef_[1])
    params.append(10**c)

但我得到了：

IndexError                             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-30-2b13dbdd7faf> in <module>()
      4     lr = LogisticRegression(C=10**c,random_state=0,n_jobs=-1)
      5     lr.fit(trainDataX,trainDataY)
----> 6     weightes.append(lr.coef_[1])
      7     params.append(10**c)

IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1

我真的想知道为什么和如何解决这个问题.

Answer 1

存储在lr.coef_中的数组中只有一个元素。logistic回归模型存储lr.intercept中的拟合截距和lr.coef中预测变量的系数。您必须有一个带有单个预测变量的模型。