【问题标题】:'numpy.ndarray' object has no attribute 'values' using reshape'numpy.ndarray' 对象没有使用 reshape 的属性 'values'
【发布时间】:2019-11-15 00:08:16
【问题描述】:

我正在尝试将数据重塑为二维数据结构,以便可以在 Skear 中使用它,但我不断收到错误消息“numpy.ndarray”对象没有属性“值” 当我尝试从 Xtrain.values.reshape(-1, 1) 中删除值时,我收到另一个错误消息:如果您的数据具有单个特征或数组,则使用 array.reshape(-1, 1) 重塑您的数据。 reshape(1, -1) 如果它包含单个样本。

import pandas as pd 
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np 
    data = pd.read_csv('loan_defaults.csv')
    data = pd.get_dummies(data, drop_first=True)

    data.groupby('default').mean()
    data.corr()

    defaultN = data.query('default == 0')
    defaultY= data.query('default == 1')


    from sklearn.model_selection import train_test_split
    Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(data.balance, data.default, random_state = 0)

    Xtrain = Xtrain.values.reshape(-1, 1)
    Xtest  = Xtest.values.reshape(-1, 1)

from sklearn.linear_model import LogisticRegression 
log_reg = LogisticRegression(class_weight="balanced")

log_reg.fit(Xtrain, ytrain)

log_reg.intercept_
log_reg.coef_

log_reg.predict_proba(100)
log_reg.predict(100)

【问题讨论】:

    标签: python numpy logistic-regression


    【解决方案1】:

    在执行train_test_split 之后不需要添加值,因为输出本身就是一个数组。只需尝试:

    Xtrain = Xtrain.reshape(-1,1)
    Xtest = Xtest.reshape(-1,1)
    

    【讨论】:

    • 这不是问题的一部分,请打开另一个问题来解决不同的问题,如果问题与原始问题有关,请编辑您的问题。
    • 谢谢刚刚上传了整个东西
    猜你喜欢
    • 2012-08-24
    • 2017-07-03
    • 2020-09-22
    • 2020-02-21
    • 2020-12-08
    • 2019-12-10
    • 2017-07-10
    • 2020-05-10
    • 2019-11-04
    相关资源
    最近更新 更多