scikit-learnで重回帰モデルを製作中、エラーが発生しました。

初心者です。
pythonのpandasとscikit-learnで重回帰モデルを作っています。
csvファイルから読み込んだデータをdataframeに入れて、
それをscikit-learnのライブラリのlinear_modelを用いて機械学習するつもりです。

下記のページを参考にしています。
http://pythondatascience.plavox.info/scikit-learn/%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E5%9B%9E%E5%B8%B0

製作中以下のエラーが発生しました。

Traceback (most recent call last):
  File "重回帰モデル１.py", line 13, in <module>
    wave_except_ATTENTION = wave.drop(lavels='ATTENTION')
TypeError: drop() got an unexpected keyword argument 'lavels'

drop()関数を調べても、パラメータにはlavelsがあるようなのですが、どこがどうだめで、どう直せばよいのでしょうか。
お手数ですが、ご教授いただけるとうれしいです。

下記がソースコードになります。

python
1from sklearn import linear_model
2
3import pandas as pd
4import numpy as np
5
6
7df = pd.read_csv("mindstream.csv", header=0, sep=",")
8wave = df.reindex(columns=['TIMESTAMP','POOR_SIGNAL_LEVEL','ATTENTION','MEDITATION','DELTA','THETA','LOW_ALPHA','HIGH_ALPHA','LOW_BETA','HIGH_BETA','LOW_GAMMA','HIGH_GAMA'])
9wave.head
10
11clf = linear_model.LinearRegression()
12
13wave_except_ATTENTION = wave.drop(lavels='ATTENTION')
14X = wave_except_ATTENTION.as_matrix()
15
16Y = wave['ATTENTION'].as_matrix()
17
18clf.fit(X,Y)
19
20print(pd.DetaFrame({"Name":wave_except_ATTENTION.columns,
21					"Coefficients":clf.coef_}).sort_values(by='Coefficients'))
22print(clf.intercept_)

質問がありましたら、いつでもお受けします。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

lavelsではなくlabelsかと思います。

Python
1>>> help(pd.DataFrame.drop)
2Help on function drop in module pandas.core.generic:
3
4drop(self, labels, axis=0, level=None, inplace=False, errors='raise')
5    Return new object with labels in requested axis removed.
6
7    Parameters
8    ----------
9    labels : single label or list-like
10    axis : int or axis name
11    level : int or level name, default None
12        For MultiIndex
13    inplace : bool, default False
14        If True, do operation inplace and return None.
15    errors : {'ignore', 'raise'}, default 'raise'
16        If 'ignore', suppress error and existing labels are dropped.
17
18        .. versionadded:: 0.16.1
19
20    Returns
21    -------
22    dropped : type of caller