python数据分析与挖掘实战,基于水色图像的水质评价 5C

为什么运行这句代码cm_train = metrics.confusion_matrix(y_train,model.predict(x_train))出现这个错误 ValueError: X.shape[1] = 9 should be equal to 11, the number of features at training time,要怎么修改?谢谢各位大神

4个回答

你要打印混淆矩阵 你的X_train 不应该是你的训练集么 你不应该用你的测试集X_test进行预测么

混淆矩阵是里面的值是 你的测试集(y_test)跟你的模型预测出来的值
如果你有X_test 把你上面的只要是X_train的地方全替换成X_test了
test_y =model.predict(X_test)
print(metrics.confusion_matrix(y_test,test_y))

有用到regularization parameter嘛

感觉像是你训练模型和测试模型所用的特征数量不一致,print出来看下吧

你要打印混淆矩阵 你的X_train 不应该是你的训练集么 你不应该用你的测试集X_test进行预测么

混淆矩阵是里面的值是 你的测试集(y_test)跟你的模型预测出来的值
如果你有X_test 把你上面的只要是X_train的地方全替换成X_test了
test_y =model.predict(X_test)
print(metrics.confusion_matrix(y_test,test_y))

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![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201912/07/1575690360_789348.png) 代码如下: import numpy as np import pandas as pd from GM11 import GM11 inputfile = 'D:\\软件\\python\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\数据及代码\\chapter13\\test\\data\\data1.csv' #输入的数据文件 outputfile = 'D:\\软件\\python\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\数据及代码\\chapter13\\test\\data\\data1_GM11.xls' #灰色预测后保存的路径 data = pd.read_csv('D:\\软件\\python\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\数据及代码\\chapter13\\test\\data\\data1.csv',engine='python') #读取数据 data.index = range(1993, 2012) data.loc[2013] = None data.loc[2014] = None l = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x7'] for i in l: f = GM11(data[i][arange(1993, 2012)].as_matrix())[0] data[i][2013] = f(len(data)-1) #2013年预测结果 data[i][2014] = f(len(data)) #2014年预测结果 data[i] = data[i].round(2) #保留两位小数 data[l+['y']].to_excel(outputfile) #结果输出 if (C < 0.35 and P > 0.95): # 评测后验差判别 print ('对于模型%s,该模型精度为---好' % i) elif (C < 0.5 and P > 0.8): print ('对于模型%s,该模型精度为---合格' % i) elif (C < 0.65 and P > 0.7): print ('对于模型%s,该模型精度为---勉强合格' % i) else: print ('对于模型%s,该模型精度为---不合格' % i)

请问这个问题TypeError: '<' not supported between instances of 'list' and 'float'如何解决

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201912/07/1575702047_963261.png) import pandas as pd import numpy as np from GM11 import GM11 # 引入自己编写的灰色预测函数 data = pd.read_csv('D:\\软件\\python\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\数据及代码\\chapter13\\test\\data\\data1.csv',engine='python') data.index = range(1994,2014) data data.loc[2014] = None data.loc[2015] = None h = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x7'] P = [] C = [] for i in h: for j in range(1994, 2014): t = [] t.append(data[i][j]) if len(t) >= 2: t = t.as_matrix() gm = GM11(t) f = gm[0] ##获得灰色预测函数 P = gm[-1] # 获得小残差概率 C = gm[-2] # 获得后验比差值 data[i][2014] = f(len(data)-1) data[i][2015] = f(len(data)) data[i] = data[i].round(2) # 保留2位小数 if (C < 0.35 and P > 0.95): # 评测后验差判别 print( '对于模型%s,该模型精度为---好' % i) elif (C < 0.5 and P > 0.8): print('对于模型%s,该模型精度为---合格' % i) elif (C < 0.65 and P > 0.7): print('对于模型%s,该模型精度为---勉强合格' % i) else: print('对于模型%s,该模型精度为---不合格' % i) data[h + ['y']].to_excel('D:\\软件\\python\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\数据及代码\\chapter13\\test\\data\\2_1_2_1greyPredict.xlsx')

实在解决不了再请教了:TypeError: unsupported operand type(s) for -: 'list' and 'int'

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201912/07/1575713654_326318.png)![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201912/07/1575713668_751576.png) import pandas as pd import numpy as np from numpy import * from GM11 import GM11 # 引入自己编写的灰色预测函数 data = pd.read_csv('D:\\软件\\python\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\' '《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\数据及代码\\chapter13\\test\\data\\data1.csv',engine='python') data.index = range(1994,2014) data data.loc[2014] = None data.loc[2015] = None h = ['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x7'] P = [] C = [] for i in h[:2]: gm = GM11(data[i][:-2].values)[0] # 利用返回的灰色预测函数,仅和对对应期数及位置有关 f = gm([0])##获得灰色预测函数 P = gm[-1]# 获得小残差概率 C = gm[-2] # 获得后验比差值 data[i][2014] = f(len(data) - 1) data[i][2015] = f(len(data)) data[i] = data[i].round(2) if (map(int,C) < 0.35 and map(int,P) > 0.95): # 评测后验差判别 print( '对于模型%s,该模型精度为---好' % i) elif (map(int,C) < 0.5 and map(int,P) > 0.8): print('对于模型%s,该模型精度为---合格' % i) elif (map(int,C)< 0.65 and map(int,P) > 0.7): print('对于模型%s,该模型精度为---勉强合格' % i) else: print('对于模型%s,该模型精度为---不合格' % i) data[h + ['y']].to_excel('D:\\软件\\python\\《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\' '《Python数据分析与挖掘实战(张良均等)》中文PDF+源代码\\数据及代码\\chapter13\\test\\data\\2_1_2_1greyPredict(最新5).xlsx') ``` ```

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