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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。

Q&A

1回答

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【ランダムフォレスト】グリッドサーチのmax_featuresのエラーがわかりません。。

python_2019

総合スコア68

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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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投稿2020/08/06 02:13

以下のように、パラメータを設定しました。

search_params = { 'n_estimators' : [5, 10], 'max_features' : [1,3,5, 10], 'random_state' : [25], 'min_samples_split' : [3,5, 10, 50], 'max_depth' : [1,3,5, 10, 50] }

実行すると、以下のようなエラーが発生します。

ValueError: max_features must be in (0, n_features]

エラー内容から「max_features」が怪しそうだったので、これをコメントアウトして実行するとエラーがなくなりました。
max_featuresの設定方法に何か誤りがあるのでしょうか?

お詳しい方、ご指導をよろしくお願いいたします。

search_params = { 'n_estimators' : [5, 10], # 'max_features' : [1,3,5, 10], 'random_state' : [25], 'min_samples_split' : [3,5, 10, 50], 'max_depth' : [1,3,5, 10, 50] }
{'max_depth': 5, 'min_samples_split': 3, 'n_estimators': 10, 'random_state': 25} 0.7054263565891473

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回答1

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ランダムフォレストはなぜ「ランダム」なのか

この記事が詳しいと思いますが、

ValueError: max_features must be in (0, n_features]

特徴量の最大値が上限だ、というエラーですね。
特徴量はいくつあるでしょうか?5ならばmax_features の上限は5です

投稿2020/08/06 03:25

aokikenichi

総合スコア2218

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