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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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多目的変数 ランダムフォレスト回帰 Boruta 特徴量選択

unchi

総合スコア12

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/05/01 07:44

入力特徴量を削減したくborutaを使おうとしているのですがエラーが出ます
よく分からないので助けてください。お願いします。

python

1x_train=df_f.values 2t_train=df_rslt.values 3 4random_forest = RandomForestRegressor() 5 6feat_selector = BorutaPy(random_forest, n_estimators='auto') 7#特徴量選択 8feat_selector.fit(x_train, t_train) 9mask = feat_selector.support_ 10 11pd.to_pickle(mask, "select_mask.pkl")#保存 12 13print(mask) 14train_selected_x = df_f.iloc[:,mask].values

エラー内容

Traceback (most recent call last):
File "select_feature.py", line 217, in <module>
feat_selector.fit(x_train, t_train)
File "/Users/KO/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/boruta/boruta_py.py", line 201, in fit
return self._fit(X, y)
File "/Users/KO/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/boruta/boruta_py.py", line 251, in _fit
self._check_params(X, y)
File "/Users/KO/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/boruta/boruta_py.py", line 517, in _check_params
X, y = check_X_y(X, y)
File "/Users/KO/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 724, in check_X_y
y = column_or_1d(y, warn=True)
File "/Users/KO/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py", line 760, in column_or_1d
raise ValueError("bad input shape {0}".format(shape))
ValueError: bad input shape (79083, 15)

上記のようなエラーが出ていて、(79083, 15)は教師データの形で確認しました.
15通りの回帰です

python

1rf_before = RandomForestRegressor() 2 3# 実行!! 4rf_before.fit(x_train, t_train) 5

borutaとは関係のなく上記のようにRandomForestRegressorのみでこの入力データを使って回帰させるとエラーなく動きます。

borutaは多目的変数の回帰はできない感じですか?

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https://github.com/scikit-learn-contrib/boruta_py/blob/master/boruta/boruta_py.py#L197

yとして複数の目的変数は想定されていないようです。

投稿2020/05/01 07:47

nouken

総合スコア369

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unchi

2020/05/01 07:53

なるほどそうでしたか ありがとうございました
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