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サブモデルを作成するために列の値がグループ単位で使用されるpandasデータフレームがあります。pandas groupbyを使用してサブモデルを作成し、テストデータを含む各モデルを検索します。
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Ridge
data = pd.DataFrame({"Name": ["A", "A", "A", "B", "B", "B"], "Score": [90, 80, 90, 92, 87, 80], "Age": [10, 12, 14, 9, 11, 12], "Training": [0, 1, 2, 0, 1, 2]})
"Name"各個体のサブモデルを作成するための基礎として使用されます。私は、"Age"と"Training"という変数を使用して、1つの個体"Name"（つまり、"A"とこの場合は"B"）の"Score"を予測します。私は"A"を持っていると"A"の"Age"と"Training"を知っていればそれは、私が"Score"を予測する"A"、"Age"、"Training"を使用するのが大好きだれます。ただし"A"が他のモデル以外のモデルにアクセスするには、"A"を使用する必要があります。
grouped_df = data.groupby(['Name'])
for key, item in grouped_df:
Score = grouped_df['Score']
Y = grouped_df['Age', 'Training']
Score_item = Score.get_group(key)
Y_item = Y.get_group(key)
model = Ridge(alpha = 1.2)
modelfit = model.fit(Y_item, Score_item)
modelpred = model.predict(Y_item)
modelscore = model.score(Y_item, Score_item)
print modelscore
はここまで、私はサブグループAとBにシンプルリッジモデルを構築しています。
私の質問は以下のようにテストデータと、次のとおりです。
test_data = [u"A, 13, 0", u"B, 12, 1", u"A 10, 0"] ##each element, respectively, represents `Name`, `Age` and `Training`
予測モデルにデータをフィードする方法は？ 私はこれが私のテストデータのパンダのデータフレームを与える
line = test_data
Name = [line[i].split()[0] for i in range(len(line))]
Age = [line[i].split()[1] for i in range(len(line))]
Training = [line[i].split()[2] for i in range(len(line))]
Y = pd.DataFrame({"Name": Name, "Age": Age, "Training": Training})
を持っています。しかし、私はモデルにテストデータを供給するためにさらに進める方法がわかりません。私はあなたの助けに非常に感謝します。ありがとうございました！！
UPDATE
私はパフェのコードを採用した後、コードが良く見えます。しかし、私はtestdataの別のパンダデータフレームを作成しませんでした（私はそこで行を扱う方法がわかりません）。代わりに、私は文字列を分割してテスト値を入力します。以下のようなエラーが出ました。私は検索し、ここに関連するPreprocessing in scikit learn - single sample - Depreciation warningの投稿を見つけました。しかし、私はテストデータの形を変えようとしましたが、リスト形式になっていますので、再構成の属性はありません。私は誤解していると思う。このエラーを修正する方法を教えていただければ幸いです。ありがとうございました。
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import Ridge
import numpy as np
data = pd.DataFrame({"Name": ["A", "A", "A", "B", "B", "B"], "Score": [90, 80, 90, 92, 87, 80], "Age": [10, 12, 14, 9, 11, 12], "Training": [0, 1, 2, 0,$
modeldict = {} # INITIALIZE DICT
grouped_df = data.groupby(['Name'])
for key, item in grouped_df:
Score = grouped_df['Score']
Y = grouped_df['Age', 'Training']
Score_item = Score.get_group(key)
Y_item = Y.get_group(key)
model = Ridge(alpha = 1.2)
modelfit = model.fit(Y_item, Score_item)
modelpred = model.predict(Y_item)
modelscore = model.score(Y_item, Score_item)
modeldict[key] = modelfit # SAVE EACH FITTED MODEL TO DICT
line = [u"A, 13, 0", u"B, 12, 1", u"A, 10, 0"]
Name = [line[i].split(",")[0] for i in range(len(line))]
Age = [line[i].split(",")[1] for i in range(len(line))]
Training = [line[i].split(",")[2] for i in range(len(line))]
for i in range(len(line)):
Name = line[i].split(",")[0]
Age = line[i].split(",")[1]
Training = line[i].split(",")[2]
model = modeldict[Name]
ip = [float(Age), float(Training)]
score = model.predict(ip)
print score
ERROR
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. DeprecationWarning)
86.6666666667
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample.DeprecationWarning)
83.5320600273
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample.DeprecationWarning)
86.6666666667
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample.DeprecationWarning)
[ 86.66666667]
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample.DeprecationWarning)
[ 83.53206003]
/opt/conda/lib/python2.7/site-packages/sklearn/utils/validation.py:386: DeprecationWarning: Passing 1d arrays as data is deprecated in 0.17 and willraise ValueError in 0.19. Reshape your data either using X.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or X.reshape(1, -1) if it contains a single sample. DeprecationWarning)
[ 86.66666667]