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NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

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。

pandas

Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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Python drop()のエラー

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Pandasは、PythonでRにおけるデータフレームに似た型を持たせることができるライブラリです。 行列計算の負担が大幅に軽減されるため、Rで行っていた集計作業をPythonでも比較的簡単に行えます。 データ構造を変更したりデータ分析したりするときにも便利です。

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投稿2020/05/28 17:22

Jupiter notebook上でパイソンを実行しています。

リンク内容
このリンクに従って、組み込み法を行い、選択された特徴量以外の列をdropを用いて消去しようとしています。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.feature_selection import SelectFromModel from sklearn.linear_model import Lasso import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split import sklearn %matplotlib inline boston = load_boston() X, y = boston['data'], boston['target'] #特徴量選択_組み込み法 clf = Lasso(alpha=3) sfm = SelectFromModel(clf) sfm.fit(X, y) n_features = sfm.transform(X).shape[1] print(sfm.get_support()) print('original features count: {}, selected features count: {}'.format(X.shape[1], n_features)) #Falseの列要素を削除 boston.drop("CRIM",axis=1,inplace=True) #boston.drop("INDUS",axis=1,inplace=True) #boston.drop("CHAS",axis=1,inplace=True) #boston.drop("NOX",axis=1,inplace=True) #boston.drop("RM",axis=1,inplace=True) #boston.drop("DIS",axis=1,inplace=True)

しかし、以下のようなエラーが出ました。
イメージ説明

今までdrop関数でエラーが出たことがないので、戸惑っています。
何がおかしいのでしょうか、よろしくお願いいたします。

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Kenji.Noguchi

2020/05/28 18:27

bostonはDataFrameじゃないみたいですよ。type(boston) <class 'sklearn.utils.Bunch'>だそうです。マニュアルを読むとか、IDEで型を追ってみるとかすると良いでしょう。
guest

回答2

0

ベストアンサー

3点ほど

1.load_boston でロードしたbostonはDataFrame型ではありせん。
また、boston に含まれております boston['data']boston['target'] も DataFrame型ではありません。

データを DataFrame型で扱いたいのであれば、

Python

1boston = load_boston() 2X = pd.DataFrame(boston['data'], columns=boston['feature_names']) 3y = pd.Series(boston['target'], name='target')

のようにして、 X及びy を DataFrame(Series)型に変換しましょう。

2.1において DataFrame型に変換したのは、boston ではなくて X となります。
ですので、

Python

1#Falseの列要素を削除 2boston.drop("CRIM",axis=1,inplace=True) 3boston.drop("INDUS",axis=1,inplace=True) 4boston.drop("CHAS",axis=1,inplace=True) 5boston.drop("NOX",axis=1,inplace=True) 6boston.drop("RM",axis=1,inplace=True) 7boston.drop("DIS",axis=1,inplace=True)

の箇所は

Python

1#Falseの列要素を削除 2X.drop("CRIM",axis=1,inplace=True) 3X.drop("INDUS",axis=1,inplace=True) 4X.drop("CHAS",axis=1,inplace=True) 5X.drop("NOX",axis=1,inplace=True) 6X.drop("RM",axis=1,inplace=True) 7X.drop("DIS",axis=1,inplace=True)

となりますね。

3.上記2の箇所は、カラムを1つずつ削除するのではなく、フィルタリングをつかって

Python

1X = X.loc[:, sfm.get_support()]

としたほうが簡単じゃないでしょうか

投稿2020/05/29 00:39

magichan

総合スコア15898

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/05/29 03:10

大変参考になりました。詳しくありがとうございました。
guest

0

データをcsvファイルとして読み込んだ場合しかdrop関数が使えないのでしょうか?

投稿2020/05/28 17:29

退会済みユーザー

退会済みユーザー

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