yu-- score 10
2018/11/11 14:55 投稿
| pythonのPredict関数 |
| pythonのPredict関数の使い方 |
| ### 前提・実現したいこと |
| 重回帰を利用してデータ分析をしようといています。 |
| predict関数の引数の設定方法がNGだとエラーが出ています。。 |
| コードは以下の通りです。 |
| import statsmodels.formula.api as smf |
| from statsmodels import api as sm |
| '''説明変数''' |
| X = sm.add_constant(sample_data1.drop('sales',1)) |
| '''「sample_data1」にデータが入っています。''' |
| '''目的変数''' |
| Y = sample_data1.sales |
| '''モデルの設定''' |
| model = smf.OLS(Y,X) |
| '''回帰分析の実行''' |
| result = model.fit() |
| '''結果を表示''' |
| result.summary() |
| '''ここでエラー！！''' |
| model.predict(X) |
| ### 発生している問題・エラーメッセージ |
| ``` |
| （エラーメッセージは以下のとおりです。） |
| ~\AppData・・（省略）・・ \linear_model.py in predict(self, params, exog) |
| 343 exog = self.exog |
| 344 |
| --> 345 return np.dot(exog, params) |
| 346 |
| 347 def get_distribution(self, params, scale, exog=None, dist_class=None): |
| ValueError: shapes (150,4) and (150,4) not aligned: 4 (dim 1) != 150 (dim 0) |
| ### 該当のソースコード |
| ```ここに言語名を入力 |
| ソースコード |
| python |
| ### 試したこと |
| Xという変数をPrecdict関数の引数に入れていますが、説明変数を直接引数に入れたりして試しました。 |
| よろしくお願いします。 |
