model.fit(,)を起動させようとするけれども、エラーが出てしまう。そんなときの対策方法をこの記事で挙げる。
Ex）model.fitエラーの例
事前情報
data0={
'MaxTemp': [33,33,34,34,35,35,34,32,28,35,33,28,32,33,35,30,29,32,34,35],
'NumOfCus':[382,324,338,317,341,360,339,329,218,402,342,205,368,351,304,294,275,336,384,368]
}
Ice_data=DataFrame(data0)
Ice_data
X=Ice_data.loc[:,'MaxTemp'].values
Y=Ice_data['NumOfCus'].values
model.fit(X,Y)
print('RegCoef:',model.coef_)
print('Inter:',model.intercept_)
これだとエラーが出てしまう。なぜだろうか？
その原因について探っていこう！
原因 数値が横ベクトルである (n=np.array[33,33,34,・・・]
sklearnのfit()では、DataFrame型やnumpyの行列形式（縦ベクトル）のみを受け付けているので、横ベクトルは不可！
model.fitをうまく表示させる対策
①配列をベクトル表示にする。つまり、[[33,33,34,・・・]] ←二重[]を用いて、ベクトルにする。
②reshape(-1,1)を用いる。
今回のようなEx)場合を考えると
X=Ice_data.loc[:,'MaxTemp'].values
Y=Ice_data['NumOfCus'].values
★x=np.array(X).reshape(-1,1)←ベクトルに直している
model.fit(x,Y)
print('RegCoef:',model.coef_)
print('Inter:',model.intercept_)
RegCoef: [17.6756487]
Inter: -249.14371257485038
結果が出ました。
成功です！