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dosukoi__dd

score 9

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier as RandomForest
import pandas as ps
from pandas import Series,DataFrame
from sklearn.model_selection import train_test_split

#csvデータの読み込み
data = ps.read_csv('data.csv')

print("-----説明変数--------")
#説明変数の設定
x = DataFrame(data.drop("rank",axis=1))
print(x.head())

print("-----目的変数-------")
#目的変数の設定
y = DataFrame(data["rank"])
print(y.head())

#訓練データとテストデータを分ける
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.3)

#RFCの実行
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100,random_state=0)
clf = clf.fit(x_train, y_train)

 実際のyの値と予測値を比較して、正答率を確認する
from sklearn import metrics
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

y_predicted = clf.predict(x_test)
accuracy = metrics.accuracy_score(y_test, y_predicted)
print(accuracy)

predict = clf.predict(x_test)

print(accuracy_score(y_test, predict), precision_score(y_test, predict), recall_score(y_test, predict))

fti = clf.feature_importances_   

for i, feat in enumerate(data):
    print('\t{0:20s} : {1:>.6f}'.format(feat, fti[i]))

この最後から三行のコードで
IndexError: index 11 is out of bounds for axis 0 with size 11
がでてしまします

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  • y_waiwai

    2019/01/11 14:59

    このままではコードが読めないので、質問を編集し、<code>ボタン、出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください

    キャンセル

  • y_waiwai

    2019/01/11 14:59

    このままではコードが読めないので、質問を編集し、<code>ボタン、出てくる’’’の枠の中にコードを貼り付けてください

    キャンセル

  • dosukoi__dd

    2019/01/11 15:06

    承知しました!

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

0

詳しく追っていませんが、dataclf.feature_importances_と同じ長さなんですかね・・・違う気がする。行方向がサンプル、列方向が特徴量のはずですが、データフレームのlenは行方向に数えた数字です。

正解はenumerate(data.columns)とかかな?目的変数をdropしているのでx.columnsとかで。

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  • 2019/01/11 15:34

    無事解決しました!
    ありがとうございます!

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