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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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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Python feature_namesエラー

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投稿2020/05/28 07:55

jupyternotebook上でPythonを実行しています。

リンク内容
このリンク先を参考にし、機械学習においてラッパー法を適用するコードを書いています。

#課題1_主成分分析 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split import sklearn from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn import preprocessing pima = pd.read_csv('data3/pima.csv' ) pima = pima.replace("No",0) pima = pima.replace("Yes",1) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4) from mlxtend.feature_selection import SequentialFeatureSelector as SFS sfs1 = SFS(knn, # 使う学習器 k_features=3, #特徴をいくつまで選択するか forward=True, #Trueでforward selectionになる。Falseでback floating=False, #後に説明するが、forward selectionの亜種を行うためのもの。 verbose=2, #実行時のlogをどれだけ詳しく表示するか scoring='accuracy', # 評価指標 cv=5) #クロスバリデーション #ちなみにクロスバリデーションをしない(cv=0)とすると、最終的に選ばれる特徴が変わります。 X = preprocessing.scale(pima[["npreg","glu","bp","skin","bmi","ped","age"]]) y = pima.type sfs1 = sfs1.fit(X, y) sfs1.subsets_ print('最終的に選ばれた3つの特徴') for i in sfs1.k_feature_idx_: print(i,'番目 ',pima.feature_names[i])

しかし、以下のエラーが出てしまいます。
イメージ説明

どうやらfeature_namesのオブジェクトがないようです。
feature_namesはダウンロードするものではないので、どうすれば解決できるかわかりません。
よろしくお願いします。

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ベストアンサー

pimaはpandas.DataFrameですが、元々pandas.DataFrameにfeature_namesというアトリビュートはありません。
多分、参考にしたコードを勘違いされていると思います。

投稿2020/05/28 08:42

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