質問編集履歴
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配置の変更
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CHANGED
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### 発生している問題・エラーメッセージ
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8
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ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [8770, 2619]
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```
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-
エラーメッセージ
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+
エラーメッセージ---------------------------------------------------------------------------
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-
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+
ValueError Traceback (most recent call last)
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+
<ipython-input-14-c1afc537bce1> in <module>()
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+
20
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14
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+
21 # 予測結果(スコア)
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15
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+
---> 22 Score = 'Score =' + str(model.score(x_test,y_test))
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+
23 print(Score)
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+
24
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+
2 frames
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20
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+
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_consistent_length(*arrays)
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21
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+
210 if len(uniques) > 1:
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22
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+
211 raise ValueError("Found input variables with inconsistent numbers of"
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23
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+
--> 212 " samples: %r" % [int(l) for l in lengths])
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+
213
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+
214
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+
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+
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [8770, 2619]
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+
```
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+
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### 該当のソースコード
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```ここに言語名を入力
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-
ソースコード
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17
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-
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33
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+
ソースコード# 検証用データ(2019年度電力需要)の読み込み
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18
34
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filename = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/2019 .csv"
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19
35
|
df = pd.read_csv(filename,encoding="SHIFT-JIS")
|
20
36
|
|
21
37
|
df = df.dropna()
|
22
38
|
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23
|
-
検証用データの説明変数とするデータ列の指定
|
39
|
+
# 検証用データの説明変数とするデータ列の指定
|
24
40
|
x = ['Month', 'Week', 'Hour', 'Asa_Temp', 'Hako_Temp', 'Toma_Temp', 'Kushi_Temp', 'Aba_Temp']
|
25
|
-
検証用データの目的変数とするデータ列の指定
|
41
|
+
# 検証用データの目的変数とするデータ列の指定
|
26
42
|
y = ['Power']
|
27
43
|
|
28
|
-
それぞれの数値型を指定
|
44
|
+
# それぞれの数値型を指定
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29
45
|
x = df[x].values.astype('float')
|
30
46
|
y = df[y].values.astype('int').flatten()
|
31
47
|
x_test = scaler.transform(x_test)
|
32
48
|
y_test = y
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33
49
|
|
34
|
-
予測
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50
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+
# 予測
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35
51
|
result = model.predict(x)
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36
52
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37
|
-
予測結果(スコア)
|
53
|
+
# 予測結果(スコア)
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38
54
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Score = 'Score =' + str(model.score(x_test,y_test))
|
39
55
|
print(Score)
|
40
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|
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41
|
-
グラフの準備
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57
|
+
# グラフの準備
|
42
|
-
データシートへの予測結果と年月日時刻の追加
|
58
|
+
# データシートへの予測結果と年月日時刻の追加
|
43
59
|
df['PrePower'] = result
|
44
60
|
df['Datetime'] = pd.to_datetime(df[['Year', 'Month', 'Day', 'Hour']])
|
45
61
|
|
46
|
-
グラフ
|
62
|
+
# グラフ
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47
63
|
plt.figure(figsize=(16,4),facecolor='white')
|
48
64
|
plt.title(MLname, size=16)
|
49
65
|
plt.xlabel('Time')
|
50
66
|
plt.ylabel('Demand (x10,000 kW)')
|
51
67
|
plt.xlim(dt.datetime(2019,4,1,0), dt.datetime(2020,3,31,23))
|
52
|
-
plt.xlim(datetime.datetime(2019,4,1,0), datetime.datetime(2019,4,2,23))
|
68
|
+
# plt.xlim(datetime.datetime(2019,4,1,0), datetime.datetime(2019,4,2,23))
|
53
69
|
plt.grid(True)
|
54
70
|
plt.plot(df['Datetime'], df['Power'], label='Act',linewidth = 0.7)
|
55
71
|
plt.plot(df['Datetime'], df['PrePower'], label='Pre',linewidth = 0.7)
|
56
72
|
plt.legend(loc='upper right')
|
57
73
|
plt.text(dt.datetime(2019,4,2,0), 470, Score, size=14)
|
58
74
|
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75
|
+
# 作成したグラフの保存
|
76
|
+
plt.savefig("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Result.png")
|
77
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+
```
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### 試したこと
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ここに問題に対して試したことを記載してください。
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誤字
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CHANGED
File without changes
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CHANGED
@@ -14,42 +14,42 @@
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```ここに言語名を入力
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ソースコード
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``` 検証用データ(2019年度電力需要)の読み込み
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filename = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/2019 .csv"
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df = pd.read_csv(filename,encoding="SHIFT-JIS")
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df = df.dropna()
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-
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+
検証用データの説明変数とするデータ列の指定
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x = ['Month', 'Week', 'Hour', 'Asa_Temp', 'Hako_Temp', 'Toma_Temp', 'Kushi_Temp', 'Aba_Temp']
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-
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25
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+
検証用データの目的変数とするデータ列の指定
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y = ['Power']
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-
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+
それぞれの数値型を指定
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x = df[x].values.astype('float')
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y = df[y].values.astype('int').flatten()
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x_test = scaler.transform(x_test)
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y_test = y
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-
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予測
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result = model.predict(x)
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-
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+
予測結果(スコア)
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Score = 'Score =' + str(model.score(x_test,y_test))
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print(Score)
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+
グラフの準備
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データシートへの予測結果と年月日時刻の追加
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df['PrePower'] = result
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df['Datetime'] = pd.to_datetime(df[['Year', 'Month', 'Day', 'Hour']])
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+
グラフ
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plt.figure(figsize=(16,4),facecolor='white')
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plt.title(MLname, size=16)
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plt.xlabel('Time')
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plt.ylabel('Demand (x10,000 kW)')
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plt.xlim(dt.datetime(2019,4,1,0), dt.datetime(2020,3,31,23))
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+
plt.xlim(datetime.datetime(2019,4,1,0), datetime.datetime(2019,4,2,23))
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plt.grid(True)
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plt.plot(df['Datetime'], df['Power'], label='Act',linewidth = 0.7)
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plt.plot(df['Datetime'], df['PrePower'], label='Pre',linewidth = 0.7)
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