回帰分析をしたいがデータの形が不適合でなぜかできない

Question

##書いたコード

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import seaborn as sns 
import pandas as pd


iris=load_iris()
df=pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)
td=pd.DataFrame(data=iris.target,columns=["target"])

all_df=pd.concat([df,td],axis=1)

x=all_df["sepal length (cm)"]
y=all_df["target"]

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin_model=LinearRegression()

lin_model.fit(x,y)

##エラー
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:
array=[5.1 4.9 4.7 4.6 5. 5.4 4.6 5. 4.4 4.9 5.4 4.8 4.8 4.3 5.8 5.7 5.4 5.1
5.7 5.1 5.4 5.1 4.6 5.1 4.8 5. 5. 5.2 5.2 4.7 4.8 5.4 5.2 5.5 4.9 5.
5.5 4.9 4.4 5.1 5. 4.5 4.4 5. 5.1 4.8 5.1 4.6 5.3 5. 7. 6.4 6.9 5.5
6.5 5.7 6.3 4.9 6.6 5.2 5. 5.9 6. 6.1 5.6 6.7 5.6 5.8 6.2 5.6 5.9 6.1
6.3 6.1 6.4 6.6 6.8 6.7 6. 5.7 5.5 5.5 5.8 6. 5.4 6. 6.7 6.3 5.6 5.5
5.5 6.1 5.8 5. 5.6 5.7 5.7 6.2 5.1 5.7 6.3 5.8 7.1 6.3 6.5 7.6 4.9 7.3
6.7 7.2 6.5 6.4 6.8 5.7 5.8 6.4 6.5 7.7 7.7 6. 6.9 5.6 7.7 6.3 6.7 7.2
6.2 6.1 6.4 7.2 7.4 7.9 6.4 6.3 6.1 7.7 6.3 6.4 6. 6.9 6.7 6.9 5.8 6.8
6.7 6.7 6.3 6.5 6.2 5.9].
Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

##わからないこと
x,yのtype()はどちらも(150,)ですし、形はあっています。
エラはメッセージでは、二次元配列を待ってたけど、一次元配列を得たと言ってますし、reshape(-1,1)で1行１列に直せと言ってるのもなんとなくかるのですが、x.reshape(-1,1)をやっても
'Series' object has no attribute 'reshape'
とでてしまいます。
fit()にはnumpy arrayでないといけないのでしょうか？

Answer 1

• x,yのtype()はどちらも(150,)ですし、形はあっています。

そう表示されるなら、それは一次元配列です。
Seriesだから当然ですね。

まず、

x=all_df[["sepal length (cm)"]]
y=all_df[["target"]]

でやってみてください。
それでダメなら

x=all_df[["sepal length (cm)"]].values
y=all_df[["target"]].values

でやってみてください。

Comments

[hyt]

なるほど！！！numpy.ndarray変換するのですね！ありがとうございました！