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kaggleの住宅価格チュートリアルのmean_absolute_errorでのエラー

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hayato08120904

score 16

データを前処理してモデルにフィットさせたのですが、forest.scoreで決定係数は出ますがmean_absolute_errorで最小二乗誤差を出力しようとすると以下のようなエラーが出てしまいます。前処理の部分は間違えていないはずなので、X_train_trainとy_train_trainの形だけ載せてあります。ググって色々調べてみたのですが分からなかったので答えを頂けると嬉しいです。よろしくお願いします。

コードのエラー部分

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

X_train_train,X_val,y_train_train,y_val = train_test_split(X_train,y_train, random_state=0)
forest = RandomForestRegressor(random_state=0)
forest.fit(X_train_train,y_train_train)
print(forest.score(X_train_train,y_train_train))
print(forest.score(X_val,y_val))
print(X_train_train.shape)
print(y_train_train.shape)
print(mean_squared_error(X_train_train,y_train_train))
print(mean_squared_error(X_val,y_val))

出力結果

0.9732320766133512
0.8534252808916523
(1095, 347)
(1095,)

エラー文
y_true and y_pred have different number of output (347!=1)

mean_squared_errorに対してのエラー文

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checkベストアンサー

0

mean_squared_error()の用法は、mean_squared_error(目的変数の観測値,目的変数の予測値)です。

print(mean_squared_error(X_train_train,y_train_train))
print(mean_squared_error(X_val,y_val)) 

は、説明変数と目的変数を与えているのでエラーになっていると思います。

以下のようにすればうまくいくはずです。

print(mean_squared_error(y_train_train ,forest.predict(X_train_train)))
print(mean_squared_error(y_val,forest.predict(X_val))) 

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  • 2019/04/21 14:04

    なるほど、そういうことだったんですね!無事動きました、ありがとうございました。

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