質問編集履歴
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目的: scikit-learnのrandom forest classifier, RFECV, GridsearchCVを使って、特徴量選択をしたい。RFECVで特徴量が削減されるごとにGridsearchCVで最適なrandom forest classifierのパラメータを設定したい。
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解決したいこと: 以下のコードを実行したが、エラーがでてしまう。コードを適切に修正したいです。
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+
```
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+
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
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+
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
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from sklearn.feature_selection import RFECV
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+
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param_grid = {'estimator__n_estimators': [10, 20, 50, 100, 200],
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'estimator__max_depth': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
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'estimator__max_features': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
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'estimator__max_samples' : [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]}
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estimator = RandomForestClassifier()
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+
selector = RFECV(estimator, scoring = 'f1_macro', cv = 5, step=1)
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+
clf = GridSearchCV(selector, param_grid, scoring = 'f1_macro', cv = 5)
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+
clf.fit(X, y)
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+
コード
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+
```
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-
clf = GridSearchCV(selector, param_grid, scoring = 'f1_macro', cv = index_cv)
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-
clf.fit(X, y)
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-
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エラー:
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FitFailedWarning: Estimator fit failed. The score on this train-test partition for these parameters will be set to nan. Details:
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IndexError: index 376 is out of bounds for axis 0 with size 376
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書式の改善
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目的: scikit-learnのrandom forest classifier, RFECV, GridsearchCVを使って、特徴量選択をしたい。RFECVで特徴量が削減されるごとにGridsearchCVで最適なrandom forest classifierのパラメータを設定したい。
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解決したいこと: 以下のコードを実行したが、エラーがでてしまう。コードを適切に修正したいです。
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+
コード:
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param_grid = {'estimator__n_estimators': [10, 20, 50, 100, 200],
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'estimator__max_depth': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
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'estimator__max_features': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
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'estimator__max_samples' : [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8]}
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-
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+
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estimator = RandomForestClassifier()
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#RFECV
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selector = RFECV(estimator, scoring = 'f1_macro', cv = index_cv, step=1)
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-
#gridsearch
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clf = GridSearchCV(selector, param_grid, scoring = 'f1_macro', cv = index_cv)
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clf.fit(X, y)
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+
エラー:
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FitFailedWarning: Estimator fit failed. The score on this train-test partition for these parameters will be set to nan. Details:
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IndexError: index 376 is out of bounds for axis 0 with size 376
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