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홍채에 train_test_split을 사용할 때 입력 모양 오류가 발생했습니다. 나는 왜 그런지 이해하지 못한다. 다른 데이터 세트를 테스트했습니다. train_test_split이이 모양을 처리해야합니다. 어떤 제안? 감사합니다ValueError : 잘못된 입력 모양 (60, 4) Iris dataset train_test_split
# Decision Tree Classifier
from sklearn import datasets
from sklearn import metrics
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# load the iris datasets
iris = datasets.load_iris()
#print(iris.data)
#print(dataset)
# fit a CART model to the data
model = LogisticRegression()
from sklearn.utils import shuffle
import numpy as np
#print(type(dataset.data))
#Xtrain = dataset.data[:int(0.8*len(dataset.data))]
#Ytrain = dataset.target[:int(0.8*len(dataset.data))]
#Xtest = dataset.data[int(0.8*len(dataset.data)):]
#Ytest = dataset.target[int(0.8*len(dataset.data)):]
Xtrain, Ytrain, Xtest, Ytest = train_test_split(iris.data.astype(np.float64), iris.target.astype(np.float64), test_size=0.4, train_size=0.6)
model.fit(Xtrain,Ytrain)
#print(model)
# make predictions
expected = Ytest
predicted = model.predict(Xtest)
# summarize the fit of the model
print(metrics.classification_report(expected, predicted))
print(metrics.confusion_matrix(expected, predicted))
대단히 감사합니다 TheChetan, 코딩 몇 시간 후 나는 나무 숲을 그리워. –