为什么scikit-Learning对不同的回归器要求不同的数据形状？
我总是发现自己在使用sklearn时会重塑我的数据，这很烦人，让我的代码变得丑陋。为什么不能使库能够处理各种数据形状并进行适当的解释？例如，要使用线性回归量，我需要做
from sklearn.linear_model import LinearRegression
x = np.random.rand(10).reshape(-1,1)
y = np.random.rand(10).reshape(-1,1)
regr = LinearRegression()
regr.fit(x,y)
但是如果我想使用支持向量回归器，那么我不会重塑自变量：
from sklearn.svm import SVR
x = np.random.rand(10).reshape(-1,1)
y = np.random.rand(10)
regr = SVR()
regr.fit(x,y)
我想图书馆以这种方式设计是有原因的。任何人都可以照亮我吗？
共有1个答案
当你做 y = np.random.rand（10）时，y 是 [10，] 的一维数组。它是行向量还是列向量并不重要。它只是一个只有一个维度的向量。看看这个答案，也要了解它背后的哲学。
这是“无聊哲学”的一部分。sklearn依赖于numpy。
至于你的评论
为什么sklearn不能自动理解，如果我传递给它n_samples=n和n_features=1的形状（n，）
sklearn可能无法仅基于X数据推断其n_samples=n和n_features=1或其他方式（n_samples=1和n_features=n）。如果通过了y，则可以执行此操作，这可以清楚了解n_samples。
但这意味着改变所有依赖于这种语义学的代码，这可能会破坏许多东西，因为skLearning严重依赖于numpy操作。
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- https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues/4466
- https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/pull/5152
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