sklearn Logistic Regression "ValueError：dim 3の配列が見つかりました。推定量<= 2が必要です。"
私はこのノートブックでこの問題6を解決しようとします。問題は、sklearn.linear_modelのLogisticRegressionモデルを使用して、50、100、1000、および5000のトレーニングサンプルを使用して、このデータの単純なモデルをトレーニングすることです。 https://github.com/tensorflow/examples/blob/master/courses/udacity_deep_learning/1_notmnist.ipynb
lr = LogisticRegression()
lr.fit(train_dataset,train_labels)
これは私がやろうとしているコードで、エラーが発生します。 ValueError：dim 3の配列が見つかりました。推定値は<= 2です。
何か案が？
更新1：Jupyter Notebookへのリンクを更新します。
scikit-learnは、 fit 関数のトレーニングデータセットの2次元配列を期待します。渡すデータセットは、配列を2Dに再形成するために必要な3D配列です。
nsamples, nx, ny = train_dataset.shape
d2_train_dataset = train_dataset.reshape((nsamples,nx*ny))