时尚MNIST数据集- KNN分类器-发现具有dim 3的数组。估计器预期<= 2

Question

您好，我是在机器学习的第一步，这是我的第一个教程/小项目，我试图做。我想在Fashion MNIST数据集中使用最近邻方法，但我遇到了错误。我知道我的问题可能有点傻，但这是我第一次做这样的事情。所以我的代码是

fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto',n_jobs=10)
clf.fit(train_images,train_labels)

ValueError: Found array with dim 3. Estimator expected <= 2.

据我所知，这个错误是因为train_images是3d的，而train_labels是2d的。重塑它的好方法是什么？以下方法之一是正确的吗？

train_images.reshape(-1,1) 

或

nsamples, nx, ny = train_images.shape    
train_images.reshape((nsamples,nx*ny))

Answer 1

您正在给出一个tuple to fit()函数。你可以试试下面的方法吗？

train,test = fashion_mnist.load_data()
clf.fit(train[0],train[1])

或者：

train_images, train_labels, test_images, test_labels = fashion_mnist.load_data()
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto',n_jobs=10)
clf.fit(train_images,train_labels)