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トップに関する質問ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samplesのエラーの対処法

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配置の変更

2021/07/04 16:25

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スコア1

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -16,9 +16,43 @@
16
16
 
17
17
  ```
18
18
 
19
- エラーメッセージ
19
+ エラーメッセージ---------------------------------------------------------------------------
20
20
 
21
+ ValueError Traceback (most recent call last)
22
+
23
+ <ipython-input-14-c1afc537bce1> in <module>()
24
+
25
+ 20
26
+
27
+ 21 # 予測結果（スコア）
28
+
29
+ ---> 22 Score = 'Score =' + str(model.score(x_test,y_test))
30
+
31
+ 23 print(Score)
32
+
33
+ 24
34
+
35
+
36
+
37
+ 2 frames
38
+
39
+ /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_consistent_length(*arrays)
40
+
41
+ 210 if len(uniques) > 1:
42
+
43
+ 211 raise ValueError("Found input variables with inconsistent numbers of"
44
+
45
+ --> 212 " samples: %r" % [int(l) for l in lengths])
46
+
47
+ 213
48
+
49
+ 214
50
+
51
+
52
+
21
- ```ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [8770, 2619]
53
+ ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [8770, 2619]
54
+
55
+ ```
22
56
 
23
57
 
24
58
 
@@ -28,9 +62,7 @@
28
62
 
29
63
  ```ここに言語名を入力
30
64
 
31
- ソースコード
32
-
33
- ``` 検証用データ（2019年度電力需要）の読み込み
65
+ ソースコード# 検証用データ（2019年度電力需要）の読み込み
34
66
 
35
67
  filename = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/2019 .csv"
36
68
 
@@ -42,17 +74,17 @@
42
74
 
43
75
 
44
76
 
45
- 検証用データの説明変数とするデータ列の指定
77
+ # 検証用データの説明変数とするデータ列の指定
46
78
 
47
79
  x = ['Month', 'Week', 'Hour', 'Asa_Temp', 'Hako_Temp', 'Toma_Temp', 'Kushi_Temp', 'Aba_Temp']
48
80
 
49
- 検証用データの目的変数とするデータ列の指定
81
+ # 検証用データの目的変数とするデータ列の指定
50
82
 
51
83
  y = ['Power']
52
84
 
53
85
 
54
86
 
55
- それぞれの数値型を指定
87
+ # それぞれの数値型を指定
56
88
 
57
89
  x = df[x].values.astype('float')
58
90
 
@@ -64,13 +96,13 @@
64
96
 
65
97
 
66
98
 
67
- 予測
99
+ # 予測
68
100
 
69
101
  result = model.predict(x)
70
102
 
71
103
 
72
104
 
73
- 予測結果（スコア）
105
+ # 予測結果（スコア）
74
106
 
75
107
  Score = 'Score =' + str(model.score(x_test,y_test))
76
108
 
@@ -78,9 +110,9 @@
78
110
 
79
111
 
80
112
 
81
- グラフの準備
113
+ # グラフの準備
82
114
 
83
- データシートへの予測結果と年月日時刻の追加
115
+ # データシートへの予測結果と年月日時刻の追加
84
116
 
85
117
  df['PrePower'] = result
86
118
 
@@ -88,7 +120,7 @@
88
120
 
89
121
 
90
122
 
91
- グラフ
123
+ # グラフ
92
124
 
93
125
  plt.figure(figsize=(16,4),facecolor='white')
94
126
 
@@ -100,7 +132,7 @@
100
132
 
101
133
  plt.xlim(dt.datetime(2019,4,1,0), dt.datetime(2020,3,31,23))
102
134
 
103
- plt.xlim(datetime.datetime(2019,4,1,0), datetime.datetime(2019,4,2,23))
135
+ # plt.xlim(datetime.datetime(2019,4,1,0), datetime.datetime(2019,4,2,23))
104
136
 
105
137
  plt.grid(True)
106
138
 
@@ -113,6 +145,12 @@
113
145
  plt.text(dt.datetime(2019,4,2,0), 470, Score, size=14)
114
146
 
115
147
 
148
+
149
+ # 作成したグラフの保存
150
+
151
+ plt.savefig("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Result.png")
152
+
153
+ ```
116
154
 
117
155
  ### 試したこと
118
156
 

1

誤字

2021/07/04 16:25

投稿

n_r
n_r

スコア1

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -30,7 +30,7 @@
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30
 
31
31
  ソースコード
32
32
 
33
- ```# 検証用データ（2019年度電力需要）の読み込み
33
+ ``` 検証用データ（2019年度電力需要）の読み込み
34
34
 
35
35
  filename = "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/2019 .csv"
36
36
 
@@ -42,17 +42,17 @@
42
42
 
43
43
 
44
44
 
45
- # 検証用データの説明変数とするデータ列の指定
45
+ 検証用データの説明変数とするデータ列の指定
46
46
 
47
47
  x = ['Month', 'Week', 'Hour', 'Asa_Temp', 'Hako_Temp', 'Toma_Temp', 'Kushi_Temp', 'Aba_Temp']
48
48
 
49
- # 検証用データの目的変数とするデータ列の指定
49
+ 検証用データの目的変数とするデータ列の指定
50
50
 
51
51
  y = ['Power']
52
52
 
53
53
 
54
54
 
55
- # それぞれの数値型を指定
55
+ それぞれの数値型を指定
56
56
 
57
57
  x = df[x].values.astype('float')
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58
 
@@ -64,13 +64,13 @@
64
64
 
65
65
 
66
66
 
67
- # 予測
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+ 予測
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69
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  result = model.predict(x)
70
70
 
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72
72
 
73
- # 予測結果（スコア）
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+ 予測結果（スコア）
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75
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  Score = 'Score =' + str(model.score(x_test,y_test))
76
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@@ -78,9 +78,9 @@
78
78
 
79
79
 
80
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81
- # グラフの準備
81
+ グラフの準備
82
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83
- # データシートへの予測結果と年月日時刻の追加
83
+ データシートへの予測結果と年月日時刻の追加
84
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85
85
  df['PrePower'] = result
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@@ -88,7 +88,7 @@
88
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89
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90
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91
- # グラフ
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+ グラフ
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  plt.figure(figsize=(16,4),facecolor='white')
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@@ -100,7 +100,7 @@
100
100
 
101
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  plt.xlim(dt.datetime(2019,4,1,0), dt.datetime(2020,3,31,23))
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103
- # plt.xlim(datetime.datetime(2019,4,1,0), datetime.datetime(2019,4,2,23))
103
+ 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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