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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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signate お弁当の需要予測のチュートリアルについて

aoneko1110

総合スコア3

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2022/01/15 11:51

kf = KFold(n_splits=5,random_state=777)
tr = dat[dat["t"]==1][cols]

trains = []
tests = []
for train_index, test_index in kf.split(tr):
tr.loc[train_index,"tt"] = 1
tr.loc[test_index,"tt"] = 0
tr["tt"] = tr["tt"].astype(np.int)
tmp = pd.get_dummies(tr)

trainX = tmp[tmp["tt"]==1] del trainX["tt"] testX = tmp[tmp["tt"]==0] del testX["tt"] y_train = tmp[tmp["tt"]==1]["y"] y_test = tmp[tmp["tt"]==0]["y"] model1, model2 = learning(trainX, y_train) pred_train = model1.predict(trainX["days"].values.reshape(-1,1)) + model2.predict(trainX.iloc[:, ~trainX.columns.str.match("y")]) pred_test = model1.predict(testX["days"].values.reshape(-1,1)) + model2.predict(testX.iloc[:, ~testX.columns.str.match("y")]) print("TRAIN:",MSE(y_train,pred_train)**0.5, "VARIDATE",MSE(y_test, pred_test)**0.5) trains.append(MSE(y_train,pred_train)**0.5) tests.append(MSE(y_test, pred_test)**0.5)

print("AVG")
print(np.array(trains).mean(), np.array(tests).mean())

お弁当の需要予測ののチュートリアルのここの部分を入力すると以下のエラーが出て来ました。

ValueError Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_13294/285673253.py in <module>
----> 1 kf = KFold(n_splits=5,random_state=777)
2 tr = dat[dat["t"]==1][cols]
3
4 trains = []
5 tests = []

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py in inner_f(*args, **kwargs)
61 extra_args = len(args) - len(all_args)
62 if extra_args <= 0:
---> 63 return f(*args, **kwargs)
64
65 # extra_args > 0

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py in init(self, n_splits, shuffle, random_state)
426 def init(self, n_splits=5, *, shuffle=False,
427 random_state=None):
--> 428 super().init(n_splits=n_splits, shuffle=shuffle,
429 random_state=random_state)
430

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/utils/validation.py in inner_f(*args, **kwargs)
61 extra_args = len(args) - len(all_args)
62 if extra_args <= 0:
---> 63 return f(*args, **kwargs)
64
65 # extra_args > 0

~/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/sklearn/model_selection/_split.py in init(self, n_splits, shuffle, random_state)
288
289 if not shuffle and random_state is not None: # None is the default
--> 290 raise ValueError(
291 'Setting a random_state has no effect since shuffle is '
292 'False. You should leave '

ValueError: Setting a random_state has no effect since shuffle is False. You should leave random_state to its default (None), or set shuffle=True.

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y_waiwai

2022/01/15 23:20

で、しつもんはなんでしょうか
guest

回答1

0

ValueError: Setting a random_state has no effect since shuffle is False. You should leave random_state to its default (None), or set shuffle=True.

を翻訳すると、

ValueError:シャッフルはFalseであるため、random_stateを設定しても効果はありません。 random_stateをデフォルト(None)のままにするか、shuffle = Trueに設定する必要があります。

です。

python

1kf = KFold(n_splits=5,random_state=777)

python

1kf = KFold(n_splits=5)

または

python

1kf = KFold(n_splits=5,random_state=777, shuffle = True)

に変更しろという意味です。

投稿2022/01/15 12:30

ppaul

総合スコア24666

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