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为什么不需要把y_train转成np再reshape?

老师您好,请问第4和第5个cell中:

X_train = np.array(X_train).reshape(-1,1)
#linear regression model prediction
from sklearn.linear_model import  LinearRegression
lr1 = LinearRegression()
lr1.fit(X_train,y_train)

为什么不需要把y_train也做转换呢?

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1回答

同学你好,请参考链接https://coding.imooc.com/lesson/418.html#mid=33112 的锚点信息:

模型输入数据要求明确x的feature数量,这对只有一个feature的x,我们需要进行reshape操作,使其维度为(m,1)
但对于y,这不是必须的,y可以是series格式,shape为(m,)
原因:如果x不进行reshape,计算机在不知道你feature数量的情况下,无法确定数据是否完整(遗漏数据)。对于y,不必要,因为很多场景y都是一维的,但如果我们进行reshape操作,也是没有问题的。

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