机器学习月亮数据预测

Question

基于决策树与随机森林算法实现月亮数据标签预测问题，出现以下问题怎么解决啊？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从描述来看，问题出现在尝试将模型预测结果tree.predict(W)转换为与网格形状匹配的二维数组时。错误信息表明预测结果的大小（5000）与期望的形状（50,50）不一致。

在代码片段中，W应该是用于预测的输入数据集，它由x0s和x1s两个一维数组通过np.c_组合而成。这两个数组被设计用于创建一个网格，这个网格覆盖了x0和x1变量的范围，用于可视化决策边界。然而，预测结果未能正确地重塑成与网格形状相同的二维数组，这通常意味着预测结果的元素数量与网格的总单元格数量不匹配。

为了解决这个问题，首先确认W的形状是否正确。W应该是一个二维数组，其形状为(N, 2)，其中N是x0s和x1s长度的乘积（即100*100），并且每一行包含一个(x0, x1)坐标对。如果W的形状不正确，预测结果的形状也会随之出错。

接下来，确保在进行预测时，使用的W数组确实具有正确的形状。可以通过以下方式检查W的形状：

print(W.shape)

应输出(10000, 2)，因为有100个x0值和100个x1值，总共产生10000个坐标点。

如果发现W的形状不是预期的，可能是因为x0s和x1s的长度或生成方式有误，或者是在创建W时出现了错误。确保x0s和x1s的长度都是100，并且W是通过np.c_[x0.ravel(), x1.ravel()]正确创建的。

修正后的代码示例如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 假设已有数据X和y用于训练模型
# X = ...
# y = ...

tree = DecisionTreeClassifier()
tree.fit(X, y)

x0s = np.linspace(-3, 4, 100)
x1s = np.linspace(-1, 6, 100)
x0, x1 = np.meshgrid(x0s, x1s)
W = np.c_[x0.ravel(), x1.ravel()]
predictions = tree.predict(W).reshape(x0.shape)

plt.contourf(x0, x1, predictions, alpha=0.4)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k')
plt.axis([-1.5, 2.5, -0.75, 1.25])
plt.show()

确保X和y已经被正确加载并用于训练模型，同时x0s和x1s的范围和步长也适合你的数据集。这样修改后，应该可以正确地展示决策树的决策边界。