Блог

Я думаю, что у меня недостает меньше знаний

матрица данных содержит (n_samples,n_features) n_samples для строк и n_features для столбцов и когда я хочу это сделать

 model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
pred = model.predict(unlabeled_instances)
distances = pairwise_distances(pred.reshape(-1,1), y.reshape(-1,1))
min_dist = np.min(distances, axis=1)
 

Я хочу получить больше объяснений о том, как думать об этом
, тогда матрица данных изменится на (n_samples, n_distances)? так ли должны быть представлены данные ?
вот почему мы выбираем axis=1, потому что хотим, чтобы минимальное расстояние было рассчитано по столбцам? поддержите меня здесь, пожалуйста, о том, как думать
и когда я думаю о строках с осью = 0 и когда думать о столбцах с осью =1

каким может быть следующий шаг для меня, чтобы решить, что я хочу агрегировать массив по строкам или столбцам?