स्केलेर्न लीनियर रिग्रेशन - "इंडेक्स एरर: ट्यूपल इंडेक्स रेंज से बाहर"

Question

मेरे पास ".dat" फ़ाइल है जिसमें एक्स और वाई के सहेजे गए मान हैं (इसलिए एक टुपल (एन, 2) जहां एन पंक्तियों की संख्या है) ।

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import scipy.interpolate as interp 
from sklearn import linear_model 

in_file = open(path,"r") 
text = np.loadtxt(in_file) 
in_file.close() 
x = np.array(text[:,0]) 
y = np.array(text[:,1]) 

मैं linear_model.LinearRegression() के लिए एक उदाहरण बनाया, लेकिन जब मैं .fit(x,y) विधि आह्वान मैं

IndexError: tuple index out of range

regr = linear_model.LinearRegression() 
regr.fit(x,y) 

मिल क्या मैं गलत क्या किया?

Answer 1

रैखिक प्रतिगमन दो आयामों के साथ एक सरणी के रूप में X उम्मीद और आंतरिक रूप से X.shape[1] की आवश्यकता है एक np.ones सरणी प्रारंभ करने में। तो X को nx1 सरणी में कनवर्ट करना होगा। तो, बदल देते हैं:

regr.fit(x,y) 

द्वारा:

regr.fit(x[:,np.newaxis],y) 

यह समस्या ठीक कर देंगे। डेमो:

>>> from sklearn import datasets 
>>> from sklearn import linear_model 
>>> clf = linear_model.LinearRegression() 
>>> iris=datasets.load_iris() 
>>> X=iris.data[:,3] 
>>> Y=iris.target 
>>> clf.fit(X,Y) # This will throw an error 
Traceback (most recent call last): 
    File "<stdin>", line 1, in <module> 
    File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/linear_model/base.py", line 363, in fit 
    X, y, self.fit_intercept, self.normalize, self.copy_X) 
    File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/linear_model/base.py", line 103, in center_data 
    X_std = np.ones(X.shape[1]) 
IndexError: tuple index out of range 
>>> clf.fit(X[:,np.newaxis],Y) # This will work properly 
LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, normalize=False) 

प्लॉट करने के लिए प्रतिगमन रेखा से नीचे कोड का उपयोग करें:

>>> from matplotlib import pyplot as plt 
>>> plt.scatter(X, Y, color='red') 
<matplotlib.collections.PathCollection object at 0x7f76640e97d0> 
>>> plt.plot(X, clf.predict(X[:,np.newaxis]), color='blue') 
<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f7663f9eb90> 
>>> plt.show()