Pythonで可変長配列を分類する

Question

信号の特定のセグメントが正常であるかどうかにかかわらず、信号配列（信号の配列）の分類がです。撮影したセグメントは、可変長（インパクト分類）であると私は同じと、次のエラーを取得を行うことはできませんよ。

ValueError: setting an array element with a sequence.

私のトレーニングセットがthisのように見えます。寸法：2065の要素の可変数を有するアレイ 及び出力等である：array(['N', 'N', 'N', ..., 'N', 'N', 'N'], dtype=object) 2065 long vector Y.shape = training_set.shape = 2065 Iは、分類のためMultinomiaナイーブベイズを使用しています：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB 
clf = MultinomialNB() 
clf.fit(inp, Y) 
MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True)` 

任意のヒント/アドバイスが深くなりsklearn.naive_bayes.MultinomialNB.fit

だからあなたは固定長へのあなたの特徴ベクトル（n_samples）を調整する必要がある（n_featur：

Answer 1

X : {array-like, sparse matrix}, shape = [n_samples, n_features] Training vectors, where n_samples is the number of samples and n_features is the number of features.

y : array-like, shape = [n_samples] Target values.

ソースを高く評価es）。