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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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scikit-learnで重回帰モデルを製作中、エラーが発生しました。

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投稿2017/10/17 11:54

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

from sklearn import linear_model import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("mindstream.csv", header=0, sep=",") wave = df.reindex(columns=['TIMESTAMP','POOR_SIGNAL_LEVEL','ATTENTION','MEDITATION','DELTA','THETA','LOW_ALPHA','HIGH_ALPHA','LOW_BETA','HIGH_BETA','LOW_GAMMA','HIGH_GAMA']) wave.head clf = linear_model.LinearRegression() wave_except_ATTENTION = wave.drop(lavels='ATTENTION') X = wave_except_ATTENTION.as_matrix() Y = wave['ATTENTION'].as_matrix() clf.fit(X,Y) print(pd.DetaFrame({"Name":wave_except_ATTENTION.columns, "Coefficients":clf.coef_}).sort_values(by='Coefficients')) print(clf.intercept_)

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