Python:ValueError: Formen (3) und (118,1) nicht ausgerichtet: 3 (dim, 0) != 118 (dim 0)

Ich versuche zu tun, Logistische regression mit fmin aber es ist ein Fehler zeigt sich aufgrund der unterschiedlichen Formen von array. Hier ist der code.

import numpy as np

import scipy.optimize as sp

data= #an array of dim (188,3)

X=data[:,0:2]
y=data[:,2]
m,n=np.shape(X)
y=y.reshape(m,1)
x=np.c_[np.ones((m,1)),X]
theta=np.zeros((n+1,1))


def hypo(x,theta): 
    return np.dot(x,theta)

def sigmoid(z):
    return 1/(1+np.exp(-z))

def gradient(x,y,theta):#calculating Gradient
    m=np.shape(x)[0]
    t=hypo(x,theta)
    hx=sigmoid(t)
    J=-(np.dot(np.transpose(np.log(hx)),y)+np.dot(np.transpose(np.log(1-hx)),(1-y)))/m
    grad=np.dot(np.transpose(x),(hx-y))/m
    J= J.flatten()
    grad=grad.flatten()
    return J,grad

def costFunc(x,y,theta):    
    return gradient(x,y,theta)[0]

def Grad():
   return gradient(x,y,theta)[1]

sp.fmin( costFunc, x0=theta, args=(x, y), maxiter=500, full_output=True)

Fehler, der zeigt

File "<ipython-input-3-31a0d7ca38c8>", line 35, in costFunc

return gradient(x,y,theta)[0]

File "<ipython-input-3-31a0d7ca38c8>", line 25, in gradient

t=hypo(x,theta)

File "<ipython-input-3-31a0d7ca38c8>", line 16, in hypo

return np.dot(x,theta)

ValueError: shapes (3,) and (118,1) not aligned: 3 (dim 0) != 118 (dim 0)

Jede Art von Hilfe wird geschätzt

InformationsquelleAutor Sahil Dahiya | 2015-02-26

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    data= #an array of dim (188,3)

X=data[:,0:2]
y=data[:,2]
m,n=np.shape(X)
y=y.reshape(m,1)
x=np.c_[np.ones((m,1)),X]
theta=np.zeros((n+1,1))

    also nach diesem

    In [14]: y.shape
Out[14]: (188, 1)   # is this (118,1)?
In [15]: x.shape
Out[15]: (188, 3)
In [16]: theta.shape
Out[16]: (3, 1)

    Diese x und theta können dotted - np.dot(x,theta), und (188,3) (3,1) - passend zu den 3.

    Aber das ist nicht das, was Ihr costFunc ist immer. Zurückgehend von der Fehlermeldung sieht es aus wie x ist (3,), und theta ist (118,1). was natürlich nicht dotted.

    Müssen Sie überprüfen, wie fmin ruft Ihre Funktion. Haben Sie die Parameter in der richtigen Reihenfolge? Zum Beispiel, vielleicht costFunc(theta, x, y) ist die richtige Reihenfolge ist (vorausgesetzt, die x und y im costFunc gemeint sind, in übereinstimmung mit der args=(x,y).

    Den docs für fmin gehören:

    func : callable func(x,*args)
    The objective function to be minimized.
x0 : ndarray
    Initial guess.
args : tuple, optional
    Extra arguments passed to func, i.e. ``f(x,*args)``.

    Sieht es aus wie fmin ist die Fütterung Ihrer costFunc 3 Argumente, entsprechend in der Größe Ihrer (theta, x, y), d.h. (3,), (118,3), (118,1). Die zahlen nicht ganz übereinstimmen, aber ich denke, Sie bekommen die Idee. Das erste argument consFunc ist die eine, die fmin variieren, die Ruhe, die Sie in args.

    Danke Mann ich musste einfach änderung in der position-Parameter in Funktionen und sub-Funktionen genannt, die von fmin.

    InformationsquelleAutor hpaulj

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