Не удается заставить gridSearchCV работать для оценки hmmlearn
У меня есть хм, который я могу обучить, передав функцию подгонки списка, "объединенного" из всех обучающих последовательностей, сцепленных друг с другом, и списка "all_lengths" всех отдельных длин последовательностей.
model = hmm.MultinomialHMM(n_components=3).fit(np.atleast_2d(объединено).T, all_lengths)
Это работает, но я не могу определить оптимальный n_components, используя gridlearchCV sklearn, который продолжает давать мне ошибки, если я пытаюсь сделать следующее:
tuned_parameters = [{'n_components': [1,2,3]}]
test = GridSearchCV(hmm.MultinomialHMM(), tuned_parameters, cv=5,)
test.fit(np.atleast_2d(merged).T, all_lengths)
выходы
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [515031, 28923]
515031 относится к длине слияния, а 28923 - это длина all_lengths.