数据基数不明确。确保所有数组包含相同数量的样本。

这个问题通常在深度学习中出现，是因为训练数据中有一些数组的长度不同。可以通过以下代码片段来检查训练数据中每个数组的长度，并在必要时处理它们：

import numpy as np X_train = np.array(...) y_train = np.array(...) print(len(X_train), len(y_train)) # 输出训练数据中所有特征和标签数组的长度 if len(X_train) != len(y_train): raise ValueError('Data cardinality is ambiguous: ' 'X_train = %s, y_train = %s' % (X_train.shape, y_train.shape))

在这个例子中，'...”表示你实际上需要用真实的数据来填充的训练数据。此代码段将输出训练数据中所有特征和标签数组的长度。如果它们的长度不同，则会出现错误，并显示 X_train 和 y_train 的形状。在问题解决之前，你需要确保每个特征和标签数组包含相同数量的样本。