我正在尝试在多重回归问题中对我的数据集进行过采样。对于过采样，我使用 imblearn.over_sampling 库和 SMOTE teqnique。
特征是武器形状（大小，16）和地图形状（大小，20,20,7）。目标的形状（大小，16）。
我正在执行训练测试拆分，其中提取了 train_x 和 train_y
train_x = [weapons[:train_size, :], maps[:train_size, :]]
train_y = targets[:train_size]
然后使用 SMOTE ：
sm = SMOTE(random_state=42)
train_x_oversampled, train_y_oversampled = sm.fit_sample(train_x, train_y)
但我收到错误“ValueError：无法将输入数组从形状（280000,16）广播到形状（280000）”
我尝试使用 np.asarray 将列表转换为 ndarray，但问题仍然存在。
对此事有任何想法吗？