Das deutsche Python-Forum

Hi,

ich probiere mich gerade ein bisschen aus und möchte auf einen kleinen Datensatz die LogisticRegression anwenden.
Es traten einige Probleme auf, von denen ich nicht alle beheben konnte.
Erst musste ich meine ndarrays reshapen und dann noch im clf.fit() eine encodierte Version reinpacken. Warum habe ich nicht ganz verstanden.

Zudem tritt weiterhin der Fehler:

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)

auf.

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Examples = pandas.read_excel(io=path, sheet_name=0, header=None, skiprows=2)
Examples = Examples.values
train_x = Examples[0:13,0].reshape(-1,1)
train_y = Examples[0:13,1].reshape(-1,1)
test_x = Examples[13:16,0].reshape(-1,1)
test_y = Examples[13:16,1].reshape(-1,1)


#Encoden
lab_enc = preprocessing.LabelEncoder()
training_y_encoded = lab_enc.fit_transform(train_y)

#Model
clf = LogisticRegression()
clf.fit(train_x, training_y_encoded)

Na wie wuerdest du dir denn die erste Fehlermeldung uebersetzen? Und hast du mal nachgeschaut, was die vorgeschlagene Funktion macht?

__deets__ hat geschrieben: ↑Freitag 14. September 2018, 14:50 Na wie wuerdest du dir denn die erste Fehlermeldung uebersetzen? Und hast du mal nachgeschaut, was die vorgeschlagene Funktion macht?

Durch das Encoden packe ich als training_y_encoded einen 1D array rein. Aber wenn ich

Code: Alles auswählen

clf.fit(train_x, training_y_encoded.ravel())

schreibe, kommt der Fehler wieder.

Wie sehen denn die shapes von train_x und training_y_encoded aus?

Code: Alles auswählen

train_x = 
[[ 2. ]
 [ 3. ]
 [ 4. ]
 [ 3.4]
 [ 5. ]
 [ 6.7]
 [55. ]
 [63. ]
 [65. ]
 [54. ]
 [42. ]
 [55. ]
 [38. ]]

Code: Alles auswählen

train_y = 
[[ 2.1]
 [ 4.9]
 [ 1.4]
 [ 2.1]
 [ 1.9]
 [ 2.8]
 [70. ]
 [64.3]
 [54.5]
 [80. ]
 [65. ]
 [65. ]
 [45. ]]

Code: Alles auswählen

 training_y_encoded =
 [ 2  4  0  2  1  3  9  7  6 10  8  8  5]

Na und was ist mit train_x? Das ist doch auch ein Spaltenvektor, und nicht eine flache Liste. Was passiert denn, wenn du den ebenfalls "ravelst"?

__deets__ hat geschrieben: ↑Freitag 14. September 2018, 16:23 Na und was ist mit train_x? Das ist doch auch ein Spaltenvektor, und nicht eine flache Liste. Was passiert denn, wenn du den ebenfalls "ravelst"?

Das selbe... der Fehler bleibt.

Fehler behoben durch:

Code: Alles auswählen

training_y_encoded = lab_enc.fit_transform(train_y.ravel())

Die Errormessage wurde durch den Encoder ausgelöst und nicht durch die .fit() Funktion.

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