質問編集履歴
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質問内容の変更、更新
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@@ -1,8 +1,8 @@
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下のコードを実際に動かそうとすると
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-
ValueError:
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+
ValueError: bad input shape (1000, 4)とエラーが発生してしまいます。
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-
cross_val_scoreが原因なはずですがどのようにすればエラーが消えますでしょうか。
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+
cross_val_scoreの所が原因なはずですがどのようにすればエラーが消えますでしょうか。分類元のデータの個数とその分類結果の個数を合わせる必要があるのは分かりますが数変えたりしても解消されません。
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6
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扱うデータの中身は
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@@ -28,26 +28,52 @@
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```Python
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#
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+
#目視ではなく機械的に選択。ANOVAのF値を用いる
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#これを使ってロジスティック回帰を評価しようとして見ようとしている
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##make matrix
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+
X = df.drop('Class', axis=1)
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X = df[['V0','V2','V3','V5','V6','V7','V9']]
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y = df.Class
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-
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+
scores=[]
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-
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+
for n in tqdm(range(1,len(X.columns))):
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print('
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+
print('\n説明変数の数n=',n)
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+
##select features
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+
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+
select = SelectKBest(k=n)
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+
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+
select.fit(X, y)
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+
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+
mask = select.get_support()
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+
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+
X_selected = X.iloc[:,mask]
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+
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+
##10-foldCV, LogisticRegression, PR_AUC
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+
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+
#cv=StratifiedKFold(n_splits=3)
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+
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+
#cross_val_scoreは、classifierとトレーニング用データ、テスト用データを指定してその精度を割り出せる便利なツール
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+
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+
#cvは交差検証の略でデータのsplitの方法を指定できる
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+
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+
#n_splitはデータをいくつに分けるかを指定するもの。defaultは3。
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+
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+
logreg = LogisticRegression()
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+
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+
kfold=KFold(n_splits=3)
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+
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+
pr_auc = cross_val_score(logreg, X_selected, y, scoring="average_precision", cv=kfold)
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+
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+
#pr_auc = cross_val_score(LogisticRegression(), X_selected, y, scoring="average_precision", cv=kfold)
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+
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+
scores.append(np.mean(pr_auc))
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+
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-
print('
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+
print('平均のPR_AUC:',scores[n-1])
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@@ -20,7 +20,11 @@
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・
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+
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+
・
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+
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のように全部
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+
のように全部で3000近いビッグデータで、Classが1～4に分かれていてそのクラスを予測する目的です。
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