[解決済み】sklearn ロジスティック回帰 「ValueError: dim 3 の配列が見つかりました。Estimator expected <= 2."

質問

を解こうとしています。 このノートブックにある問題6 . このデータに対して，50, 100, 1000, 5000 個の学習サンプルを使って，以下のLogisticRegressionモデルで簡単なモデルを学習することが問題です． sklearn.linear_model .

lr = LogisticRegression()
lr.fit(train_dataset,train_labels)

これは私が行おうとしているコードですが、それは私にエラーを与えました。

ValueError: dim 3 の配列が見つかりました。予想される推定値 <= 2.

何か思い当たることはありますか？

UPDATE 1: Jupyter Notebookへのリンクを更新しました。

解決するには？

scikit-learn は2つの num 配列を学習データセットとして期待します。 フィット 関数を使用することができます。渡されたデータセットが3次元配列であるため、2次元に整形する必要があります。

nsamples, nx, ny = train_dataset.shape
d2_train_dataset = train_dataset.reshape((nsamples,nx*ny))