常連

### 実現したいこと
pythonのライブラリであるNGboostをつかって簡単な回帰問題が解けるようになる

### 発生している問題・分からないこと
import numpy as np
from ngboost import NGBRegressor
from ngboost.distns import Normal

# 例：学習データ
X_train = np.random.randn(100,10)  # 100サンプル、10特徴量
y_train = np.random.randn(100)
print(X_train.shape)
print(y_train.shape)

# モデルの作成と学習
# モデル作成
model = NGBRegressor(
    n_estimators=200,          # 決定木の数
    learning_rate=0.01,        # 学習率
    #max_depth=5,               # 決定木の最大深さ
    Dist=Normal,               # 出力分布（ここではNormal分布）
    random_state=42,           # 再現性のための乱数シード
    verbose=True               # 学習過程を表示
)

model.fit(X_train, y_train)

# 予測
X_test = np.random.randn(20, 10)    # テストデータ 20サンプル
y_pred = model.predict(X_test)

以上のランダムデータでNGboostを使った予測メソッドまで使おうとしたのですが、データの配列に関するエラーが出たのですが、修正方法がわかりません。

### エラーメッセージ
```error
(100, 10)
(100,)
Traceback (most recent call last):
  File "c:\Users\UchinoYuta\Downloads\NGboost_プログラム\test.py", line 61, in <module>
    model.fit(X_train, y_train)
    ~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "C:\Python\Python313\Lib\site-packages\ngboost\ngboost.py", line 275, in fit
    grads = D.grad(Y_batch, natural=self.natural_gradient)
  File "C:\Python\Python313\Lib\site-packages\ngboost\scores.py", line 12, in grad
    grad = np.linalg.solve(metric, grad)
  File "C:\Python\Python313\Lib\site-packages\numpy\linalg\_linalg.py", line 410, in solve
    r = gufunc(a, b, signature=signature)
ValueError: solve: Input operand 1 has a mismatch in its core dimension 0, with gufunc signature (m,m),(m,n)->(m,n) (size 100 is different from 2)
```

### 該当のソースコード

```.pyファイル
import numpy as np
from ngboost import NGBRegressor
from ngboost.distns import Normal

# 例：学習データ
X_train = np.random.randn(100,10)  # 100サンプル、10特徴量
y_train = np.random.randn(100)
print(X_train.shape)
print(y_train.shape)

# モデルの作成と学習
# モデル作成
model = NGBRegressor(
    n_estimators=200,          # 決定木の数
    learning_rate=0.01,        # 学習率
    #max_depth=5,               # 決定木の最大深さ
    Dist=Normal,               # 出力分布（ここではNormal分布）
    random_state=42,           # 再現性のための乱数シード
    verbose=True               # 学習過程を表示
)

model.fit(X_train, y_train)

# 予測
X_test = np.random.randn(20, 10)    # テストデータ 20サンプル
y_pred = model.predict(X_test)

のmodel.fit(X_train, y_train)の部分でエラー
```

### 試したこと・調べたこと
- [ ] teratailやGoogle等で検索した
- [ ] ソースコードを自分なりに変更した
- [ ] 知人に聞いた
- [x] その他

##### 上記の詳細・結果
chatgptにエラー修正を頼んだところ、配列y_trainの次元が2次元になっている可能性があるので1次元にしてくださいという指示があったので、試したところダメでした。なお、次元はもともと1次元になってました。ライブラリのバージョンはngboost　0.3.12で最新だと思います。

### 補足
そもそも使っているライブラリがよくないなどあれば教えていただきたいです。最終的にはNGboostをPV発電量予測に利用したいと考えています。

python NGboostの簡単な実装でエラーが出てしまう

### 実現したいこと

機械学習の勉強中です。
スッキリわかる機械学習の本の通りに学習を進めています。

実行環境
Jupiterラボ
Python　Version　3.11.3
性別のSex列には「make」または「female」といった値が入っています。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Survived.csv')

male = pd.get_dummies(df['Sex'], drop_first = True)
male

とすると
データフレームの表示を見るとmale列は0,1ではなく　TrueまたはFalseという値が表示されます。

何ででしょうか？
教科書通り実施しているのですが、新しくファイルを作り直しても同じでした。

Trueを1、Falseは0で表示させるにはどのようにしたらよいでしょうか？



### 前提

ここに質問の内容を詳しく書いてください。
（例）
TypeScriptで●●なシステムを作っています。
■■な機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
エラーメッセージ
```

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力
ソースコード
```

### 試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。


Pandas ダミー変数化で0または1にならず、TrueまたはFalseになる

DNN分野では「End-to-end training」という言葉がよく出てきますが、
公式的な解釈はなく、個別な解釈を読んでも、分かるような分からないような気分です。

原因は恐らく反対の概念**「End-to-endではないtraining」**は何ですか
というのは分かっていないためかなと思います。

どなたかご解釈いただけませんか。

「End-to-end training」 とは？

### 実現したいこと

csvをpandasで読み込み、それを学習データとして機械学習する予定です。
しかし元々のcsvファイルの列名に一部数値だけの列（1, 2, 3, ･･･）が2つあります。

入口0, 1, 2, 3, ･･･, 出口0, 1, 2, 3, ･･･

というような感じです。これでは同名の列があり厄介なので加工しようと考えています。
そこで私がしたいことは

入口0, 入口1, 入口2, 入口3, ･･･, 出口0, 出口1, 出口2, 出口3, ･･･

という感じです。
そのため1からfor文を回そうとおもい実行したのですがPerformanceWarningが出てしまいました。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
PerformanceWarning: DataFrame is highly fragmented.  This is usually the result of calling `frame.insert` many times, which has poor performance.  Consider joining all columns at once using pd.concat(axis=1) instead.  To get a de-fragmented frame, use `newframe = frame.copy()`
```

### 該当のソースコード

```Python
df_1 = df.iloc[:, 17:160]

for i in range(1, 144, 1):
    df[f'入口{i}'] = df_1[f'{i}']
```

### 試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ソースコードに.iloc[:, 17:160]とあるのですがこれはdfに入口の数値と出口の数値がありこのままではどの数値の列名を変更するのかわからないので一度ilocで入口にあたる列を全て取得した上でfor文を回し列名を変更しています。

DataFrame is highly fragmentedの回避方法を教えてください

以下は、yolo v8を実行した結果のグラフです。以下のグラフの横軸、縦軸、単位の意味を教えてほしいです。使用したコードは以下のコードで、yolo v8のコードをカスタマイズせずにそのまま使用しています。 
https://github.com/ultralytics/ultralytics

また、「box_loss」「cls_loss」「dfl_loss」の意味も教えていただきたいと思っています。

グラフの横軸がエポック数であることは調べていて理解できました。しかし、縦軸については調べた限りでは分かりませんでした。

![イメージ説明](https://ddjkaamml8q8x.cloudfront.net/questions/2023-03-22/534b0fa5-f2a2-4985-a1b3-cf261a57be23.png)

yolo v8 結果のグラフ

#XGBoostの各データの割合はどの程度にするのが一般的になりますか?
先日運用パラメータの選定でtrain/validation/test用いて検証すると良いとのアドバイスを頂きまして試そうと考えています。


現状は以下の様な割合で考えています。
- train      80%
- validation 10%
- test       10%


##併せて学習した結果の受け取り方としてはvalidationとtestデータの正解率をどの様に考えると良いでしょうか?


結果例 1
validation	正解率60%
test 		正解率60%

結果例 2
validation 	正解率70%
test 		正解率50%

結果例 3
validation 	正解率50%
test 		正解率70%


上記の様な結果例の場合、正解率の差が小さい方(結果例1)が良いと考えているのですがあっていますか?
validationとtestの差が大きい場合はどの様に調整すると良いでしょうか?

---
▼環境など
Windows 10 
python 3.7
機械学習 XGBoost 
パラメータの調整にoptunaを利用しています。

機械学習 訓練データ、検証データ、 テストデータ の割合について

下記のように、mathをインポートして、target_colに
入っている変数を、値を小さくするため、対数関数（eを底）
に変換して、データベース（df）を作る工程です。
y = math.log(y1+1)のところで、
only size-1 arrays can be converted to Python scalarsという
エラーがでます。解決方法はあるでしょうか。

import math

#Numpyの配列に変換
y1= np.array(dataset[target_col])#ターゲット変数
y = math.log(y1+1)
X = np.array(dataset[feature_cols])#説明変数

df = pd.DataFrame({'y(original):':y1,'y(target):':y})
print(df)

only size-1 arrays can be converted to Python scalarsのエラー解決

### 前提・実現したいこと

DCGAN-tensorflow-masterをダウンロードし自前の画像を使って学習させ、新しく画像生成を行いたいのですがうまくいきません。
サンプルの実行は成功しました。
初めて質問するので情報が不足しているかもしれません。
お答えいただける範囲で教えていただけると幸いです。
よろしくお願いします。

### 発生している問題・エラーメッセージ
```ここに言語を入力
raise TypeError("Cannot handle this data type: %s, %s" % typekey)
TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), <f8
```

```
エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 147, in <module>
tf.app.run()
File "/Users/shimauchi_namiki/Library/Python/3.6/lib/python/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 126, in run
_sys.exit(main(argv))
File "main.py", line 120, in main
dcgan.train(FLAGS)
File "/Users/shimauchi_namiki/DCGAN-tensorflow-master/model.py", line 195, in train
grayscale=self.grayscale) for sample_file in sample_files]
File "/Users/shimauchi_namiki/DCGAN-tensorflow-master/model.py", line 195, in <listcomp>
grayscale=self.grayscale) for sample_file in sample_files]
File "/Users/shimauchi_namiki/DCGAN-tensorflow-master/utils.py", line 44, in get_image
resize_height, resize_width, crop)
File "/Users/shimauchi_namiki/DCGAN-tensorflow-master/utils.py", line 102, in transform
resize_height, resize_width)
File "/Users/shimauchi_namiki/DCGAN-tensorflow-master/utils.py", line 94, in center_crop
im = Image.fromarray(x[j:j+crop_h, i:i+crop_w])
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2716, in fromarray
raise TypeError("Cannot handle this data type: %s, %s" % typekey)
TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 3), <f8

```


### 該当のソースコード
```ここに言語を入力
python3 main.py --dataset water --input_height=128 --output_height=128 --train --crop
```

 

### 試したこと

DCGAN-tensorflow-masterをダウンロードしました。そこにdataフォルダを作り、その中に学習させる画像を128×128のサイズに加工したものをwaterというフォルダに入れました。その後以下のコードを実行しました。
python3 main.py --train --dataset water --input_height 128 --output_height 128 --crop
Macのターミナルで実行しました。
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。