エクセルファイルを用いた機械学習のプログラムについて

Question

お忙しい中申し訳ありません。
今、エクセルデータを使って回帰分析を行うプログラムを書いている
初心者ですが、画像のようにプログラムを書いてみたのですが、train scoreと
test scoreが非常に低い値となってしまいました。
このプログラムでおかしいところがありますでしょうか。
お答えしていただけると幸いです。

from pandas import Series,DataFrame
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Liver.csv')
df_X = df.copy()
df_Y = df.copy()
df_X = df_X.drop('Ao',axis=1)
drop_idx = ['Height', 'Weight','age']
df_Y = df_Y.drop(drop_idx,axis=1)
from sklearn.model_selection import train_test_split as split
x_train, x_test, y_train, y_test = split(df_X,df_Y,train_size=0.8,test_size=0.2)
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
model.fit(x_train, y_train)
print("train score:",model.score(x_train,y_train))
print("test score:",model.score(x_test,y_test))

読み込んだエクセルのデータはこちらです。

Comments

[meg_]

質問者さんがやりたいことは分類ではなく回帰では？
※コードは画像ではなく「コードの挿入」にてテキストで記入ください。

[bsdfan]

DecisionTreeClassifier を使っているだけなので、回帰分析はできていないのでは？

[jbpb0]

参考
https://yasakura.me/post/classification-and-regression-with-decision-tree/

[ysdmst]

コメントありがとうございます。
参考にさせていただき、改めて修正していきたいと思います。

Answer 1

決定木で分類と回帰を行う
機械学習の回帰とは？分類との違い・メリット・学習方法など解説！