如何处理梯度下降拟合的错误

问题描述

我有一组点 x 和 y：

sport numpy as np
np.random.seed(11)
x = np.linspace(0,10,98)
y = 5.0*x + 2.0 + np.random.uniform(-1.0,1.0,x.shape)

我想使用梯度下降来拟合它：

from sklearn.linear_model import SGDRegressor
grad_desc = SGDRegressor()
best_fit = grad_desc.fit(x,y)

但它给了我这个错误：

ValueError: Expected 2D array,got 1D array instead:

为什么会这样？怎么处理？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）