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ターゲット変数を変換するときに、「DataFrame」オブジェクトに属性「ravel」がありませんか？

ロジスティック回帰をサブセットデータセットに適合させていました。データセットを分割してモデルをフィッティングした後、次のエラーメッセージが表示されました。

/Users/Eddie/anaconda/lib/python3.4/site-packages/sklearn/utils/validation.py:526: DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples, ), for example using ravel(). y = column_or_1d(y, warn=True)

したがって、target_newrdn = target_newrdn.ravel()を使用してターゲット変数を変更しますが、次のようになります。

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'ravel'

問題は何で、どうすれば修正できますか？誰か助けてもらえますか？

私のコード：

    from sklearn.datasets import fetch_covtype
    import numpy as np
    import pandas as pd

    from sklearn.utils import shuffle
    from sklearn.model_selection import train_test_split

    cov = fetch_covtype()
    cov_data = pd.DataFrame(cov.data)
    cov_target = pd.DataFrame(cov.target)

    data_newrdn = cov_data.head(n=10000)
    target_newrdn = cov_target.head(n=10000)


    target_newrdn = target_newrdn.ravel() ## I thought this could fix it??


    X_train2, X_test2, y_train2, y_test2 = train_test_split(data_newrdn, 
    target_newrdn, random_state=42)

    scaler.fit(X_train2)
    X_train_scaled2 = scaler.transform(X_train2)

    # Logistic Regression
    param_grid = {'C': [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100, 1000]}
    print(param_grid)
    grid = GridSearchCV(LogisticRegression(), param_grid, cv=kfold) 
    grid.fit(X_train_scaled2, y_train2)
    print("Best cross-validation score w/ kfold: 
    {:.2f}".format(grid.best_score_))
    print("Best parameters: ", grid.best_params_)
pythonnumpylogistic-regressionsklearn-pandas
6
Edward Lin

明らかに、データフレームにはravel関数がありません。試してください：

_target_newrdn.values.ravel()
_

_target_newrdn.values_はnumpy ndarrayを返し、その上でravelを実行します。これはフラット化されたnumpy配列を返すことに注意してください。データフレームに戻す必要がある場合があります。

ただし、代わりにflatten()が必要だと思います。これは、コピーを返すため、ravelによって返された配列を変更しても、元の配列のエントリは変更されないためです。

9
Austin