\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in __getitem__(self, key)

\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in __getitem__(self, key)
   1752 
   1753         key = _values_from_object(key)
-> 1754         result = getitem(key)
   1755         if not is_scalar(result):
   1756             return promote(result)

boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 4 but corresponding boolean dimension is 3

 

在学习回归算法的时候，使用sklearn.linear_model下的RandomizedLogisticRegression里面有个get_support()方法，筛选数据中的特征量时候，容易出现以下错误，例如：“布尔索引不匹配维数为0的索引数组;维数为4，对应的布尔维数为3”维数不匹配错误，通过网上找相关问题的解决办法，问题是在get_support的参数中，需要将参数设置为get_support(indices=True)就好了。

可以看到returns部分，大概意思就是Indices是False，就返回一个类型是boolean的数组，如果indices是True,就返回一个整型数组，所以解决办法就是把参数改变。默认的是False，解决办法就是把它变成Ture。