Обнаружены входные переменные с несоответствующим количеством образцов: [11232, 5616]

Вопрос или проблема

Ответ или решение

Ошибка, с которой вы столкнулись, заключается в том, что переменные входных данных имеют разные размеры выборки. В данном случае наблюдаются две числовые последовательности: [11232, 5616]. Эта проблема часто возникает в процессе подготовки данных для обучения машинного обучения, особенно когда для обучения используются несколько наборов данных, которые должны иметь одинаковое количество образцов.

Причины несоответствия размеров выборок

1. Разница в размерах датафреймов: Судя по вашему описанию, датафреймы train и train_w2v содержат различные количества строк (11232 и 5616 соответственно). Это может произойти, если данные были объединены или обработаны неправильно, или если не все данные были доступны при создании каждого из датафреймов.

2. Проблемы при извлечении данных: Возможно, в процессе извлечения данных из источников (например, API, базы данных или CSV-файлов) некоторые образцы были потеряны или не были собраны должным образом. Это также может быть связано с различиями в фильтрах или запросах, используемых для получения каждого из наборов данных.

3. Ошибка при обработке данных: При проведении предварительной обработки данных, такой как очистка или трансформация, некоторые записи могли быть удалены. Проблемы, такие как наличие пропущенных значений или неправильный формат, также могут повлиять на размер выборки.

Решения проблемы

1. Проверка пропущенных данных: Начните с анализа обеих таблиц на наличие пропущенных значений и выбросов. Таким образом, вы сможете выяснить, почему размеры различаются. Используйте методы, такие как isnull().sum() в Pandas, чтобы провести этот анализ.

2. Синхронизация данных: Вам может потребоваться привести обе выборки к единому размеру. Например, вы можете отфильтровать строки в одном из датафреймов, чтобы они совпадали по количеству строк. Следите за тем, чтобы при этом не потерять важную информацию.

3. Группировка и агрегация: Если ваши данные имеют категориальные признаки, попробуйте группировать данные по этим признакам, чтобы создать согласованные и согласованные выборки.

4. Смешивание и объединение данных: Если возможно, выполните объединение датафреймов таким образом, чтобы гарантировать, что размеры совпадают. Например, вы можете провести merge или concat на основе идентификаторов.

5. Построение выборок: Если вам действительно необходимы две разные выборки, вы можете добавить код для случайного отбора (sample()) из одной выборки, чтобы она соответствовала размеру другой выборки.

Заключение

Проблема с несоответствием выборок — распространенная ситуация в области анализа данных и машинного обучения. Устранение этой ошибки является важным шагом перед разделением данных на обучающую и тестовую выборки. Применение предложенных выше методов поможет вам синхронизировать ваши данные, таким образом, избегая подобных ошибок в будущем. Продолжайте учиться и экспериментировать, и вскоре вы станете уверенным специалистом в своей области.