ValueError. Линейная регрессия и нахождение среднеквадратичной ошибки на питоне

@Rina2328 · Регистрация: 19.03.2022

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

В задаче требуется найти среднеквадратичное отклонение для заданного набора данных. X - хранит в себе признаки, y - ожидаемые ответы. По сути это имитация обучения нейросети с учителем. Массив с признаками стандартизируется, к нему для учёта смещения добавляется вектор-столбец единиц слева, потом находятся веса по формуле, которую можно понять из кода и после этого требуется определить собственно само предсказание, то есть скалярное произведение вектора весов w на вектор признаков X. Здесь и возникает ошибка: ValueError: shapes (9,1) and (10,9) not aligned: 1 (dim 1) != 10 (dim 0). Понимаю, что что-то не так с размерностями, но найти конкретное место не могу. Заранее спасибо за помощь.

Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
import numpy as np
 
X = np.array([[ 8.32520000e+00,  4.10000000e+01,  6.98412698e+00,1.02380952e+00,  3.22000000e+02,  2.55555556e+00,3.78800000e+01, -1.22230000e+02],
       [ 8.30140000e+00,  2.10000000e+01,  6.23813708e+00,9.71880492e-01,  2.40100000e+03,  2.10984183e+00,3.78600000e+01, -1.22220000e+02],
       [ 7.25740000e+00,  5.20000000e+01,  8.28813559e+00,1.07344633e+00,  4.96000000e+02,  2.80225989e+00,3.78500000e+01, -1.22240000e+02],
       [ 5.64310000e+00,  5.20000000e+01,  5.81735160e+00,1.07305936e+00,  5.58000000e+02,  2.54794521e+00,3.78500000e+01, -1.22250000e+02],
       [ 3.84620000e+00,  5.20000000e+01,  6.28185328e+00,1.08108108e+00,  5.65000000e+02,  2.18146718e+00,3.78500000e+01, -1.22250000e+02],
       [ 4.03680000e+00,  5.20000000e+01,  4.76165803e+00,1.10362694e+00,  4.13000000e+02,  2.13989637e+00,3.78500000e+01, -1.22250000e+02],
       [ 3.65910000e+00,  5.20000000e+01,  4.93190661e+00,9.51361868e-01,  1.09400000e+03,  2.12840467e+00,3.78400000e+01, -1.22250000e+02],
       [ 3.12000000e+00,  5.20000000e+01,  4.79752705e+00,1.06182380e+00,  1.15700000e+03,  1.78825348e+00,3.78400000e+01, -1.22250000e+02],
       [ 2.08040000e+00,  4.20000000e+01,  4.29411765e+00,1.11764706e+00,  1.20600000e+03,  2.02689076e+00,3.78400000e+01, -1.22260000e+02],
       [ 3.69120000e+00,  5.20000000e+01,  4.97058824e+00,9.90196078e-01,  1.55100000e+03,  2.17226891e+00,3.78400000e+01, -1.22250000e+02]])
# тут объявлено первые 10 ответов для первых 10 признаковых описаний
y = np.array([4.526, 3.585, 3.521, 3.413, 3.422, 2.697, 2.992, 2.414, 2.267, 2.611])
 
# стандартизация
X =(X-np.mean(X,axis=0))/X.std(axis=0)
# добавление единиц слева для смещения
ones=np.ones(10)
ones=ones[:, np.newaxis]
X = np.c_[ones, X]
 
# веса
w=np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T,X)),X.T),y)
# в строке ниже преобразовала вектор-строку w в вектор-столбец, в надежде, что это поможет исправить ошибку
w=w[:, np.newaxis]
 
# прогнозы
#ошибка в следующей строке
preds = np.dot(w,X)
 
# среднеквадратичная ошибка
error = (1/len(y))*(y-preds)**2
 
print(round(error, 5))

@Rina2328 · 20.08.2022, 11:28 **[ТС]**

Если кого интересует, уже решила:

Python
1
2
3
4
5
# прогнозы
preds = np.dot(w,X.T)
# среднеквадратичная ошибка
error = (1/len(y))*sum((y-preds)**2)
print(round(error, 5))

Нужно было умножать на транспонированный Х, чтобы выполнилось условие, необходимое для умножения матриц. А так же заметить, что в формуле для error стоит сумма поэлементных разностей в квадрате. Ответ: 0.00982.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Отчёт о затраченных материалах за определенный период с макетом печатной формы Maks 21.04.2026 Отчёт из решения ниже размещён в конфигурации КА2. Задача: показать затраченные материалы за определённый период, с возможностью вывода печатной формы отчёта с шапкой и подвалом. В качестве. . .	Отчёт о спецтехнике находящейся в ремонте Maks 20.04.2026 Отчёт из решения ниже размещен в конфигурации КА2. Задача: отобразить спецтехнику, которая на данный момент находится в ремонте. Есть нетиповой документ "Заявка на ремонт спецтехники" который. . .	Памятка для бота и "визитка" для читателей "Semantic Universe Layer (Слой семантической вселенной)" Hrethgir 19.04.2026 Сгенерировано для краткого описания по случаю сборки и компиляции скелета серверного приложения. И пусть после этого скажут, что статьи сгенерированные AI - туфта и не интересно. И это не реклама -. . .	Запрет удаления строк ТЧ документа при определённом условии Maks 19.04.2026 Алгоритм из решения ниже реализован на примере нетипового документа "Аккумуляторы", разработанного в конфигурации КА2. У данного документа есть ТЧ, в которой в зависимости от прав доступа. . .
Модель заражения группы наркоманов alhaos 17.04.2026 Условия задачи сформулированы тут Суть: - Группа наркоманов из 10 человек. - Только один инфицирован ВИЧ. - Колются одной иглой. - Колются раз в день. - Колются последовательно через. . .	Мысли в слух. Про "навсегда". kumehtar 16.04.2026 Подумалось тут, что наверное очень глупо использовать во всяких своих установках понятие "навсегда". Это очень сильное понятие, и я только начинаю понимать край его смысла, не смотря на то что давно. . .	My Business CRM MaGz GoLd 16.04.2026 Всем привет, недавно возникла потребность создать CRM, для личных нужд. Собственно программа предоставляет из себя базу данных клиентов, в которой можно фиксировать звонки, стадии сделки, а также. . .	Знаешь почему 90% людей редко бывают счастливыми? kumehtar 14.04.2026 Потому что они ждут. Ждут выходных, ждут отпуска, ждут удачного момента. . . а удачный момент так и не приходит.

Опции темы