我尝试对保险数据使用线性回归。但是在尝试使用 features 参数调用函数时出错。这是我的代码：

def h(x):
    global w
    return np.sum(np.transpose(w)*x)
    raise NotImplementedError()

当尝试使用简单的数据时，它工作正常，

w, x = [1,2,3], [2,3,4]
h(x)

输出为：20

但是当尝试使用数据集时，它会出错：

features = dataset.drop(["charges"], axis=1).values
h(features )

它返回错误：

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,) (1338,) 

所以功能看起来像这样：

array([[0.1173913 , 0.        , 0.35698144, 0.        , 1.        ],
       [0.1       , 1.        , 0.48331988, 1.        , 0.        ],
       [0.27391304, 1.        , 0.46674738, 3.        , 0.        ],
       ...,
       [0.1       , 0.        , 0.5496099 , 0.        , 0.        ],
       [0.15217391, 0.        , 0.3117837 , 0.        , 0.        ],
       [0.84782609, 0.        , 0.38216303, 0.        , 1.        ]])

我使用的数据是来自 kaggle.com 的 insurance.csv