雅典娜的疑问 2021-11-17 16:19 采纳率: 100%
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concatenate()出错:ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions


u_c_new = clf1.predict(u_d)  # 这里直接使用有标签数据训练得到的SVM模型对无标签数据进行分类,将其分类结果作为无标签数据的类别
cu, cl = 0.0001, 1           # 初始化有标签数据无标签数据重要程度的折中【参数】
sample_weight = np.ones(n)   # 样本权重, 直接让有标签数据的权重为Cl,无标签数据的权重为Cu
print(u_c_new.shape)
print(type(u_c_new))
print(l_c.shape)
print(type(l_c))
# sample_weight[len(l_c):] = cu
# id_set = np.arange(len(u_d))
lu_c = np.concatenate((l_c, u_c_new))

结果为:

(113, 1)
<class 'numpy.ndarray'>
(60, 1)
<class 'numpy.ndarray'>
Traceback (most recent call last):
  File "E:/PYTHON/PYCHARM/Demo/TSVM2.py", line 48, in <module>
    lu_c = np.concatenate((l_c, u_c_new))
  File "<__array_function__ internals>", line 6, in concatenate
ValueError: all the input arrays must have same number of dimensions, but the array at index 0 has 2 dimension(s) and the array at index 1 has 1 dimension(s)

从Debugger中看到u_c_new:{ndarray:(113,)} ; 而l_c:{ndarray:(60,1)} ,这是为什么呀?怎么解决呀?

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  • CSDN专家-HGJ 2021-11-17 17:06
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