使用DecisionTreeRegressor与RandomForestRegressor时出现维度警告的原因

核心差异：模型对目标变量的输入处理逻辑不同 #

• DecisionTreeRegressor：其fit方法内部做了兼容处理，能自动识别并转换列向量（n×1的numpy数组）为一维数组（形状为(n,)），因此不会抛出警告。
• RandomForestRegressor：作为集成模型，它基于多棵决策树并行训练，底层逻辑没有做列向量的自动转换，明确要求目标变量y是一维数组（形状为(n,)）。当传入n×1的列向量时，就会触发DataConversionWarning，提示你用ravel()这类方法转换形状。

快速解决方法 #

在传入模型前，把y_array转换成一维数组即可：

# 两种等价的转换方式
y_array = y_array.ravel()
# 或者
y_array = y_array.reshape(-1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Giuseppe Pane